JP2022500642A - ハイパースペクトル撮像方法およびデバイス - Google Patents
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Abstract
ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像方法およびデバイスが開示されている。方法は、関心領域(ROI)の第1および第2のスペクトル画像データセットを取得する。第1のスペクトル画像データセットは、第1のスペクトル範囲によって特徴付けられ、第2のスペクトル画像データセットは、第2のスペクトル範囲によって特徴付けられる。次に、方法は、第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行し、第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行する。その後、方法は、ROIのより深い層における1つ以上のスペクトルシグネチャを判定する。【選択図】図1
Description
関連出願の相互参照
本出願は、2018年9月13日に出願された米国仮出願第62/730,887号に対する優先権を主張し、その開示は、すべての目的のために、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、2018年9月13日に出願された米国仮出願第62/730,887号に対する優先権を主張し、その開示は、すべての目的のために、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、ハイパースペクトル分光法、より具体的には、より正確かつ有用な情報を提供することが可能であるハイパースペクトル撮像デバイスおよび方法に関する。
ハイパースペクトル(「マルチスペクトル」としても知られる)分光法は、異なるスペクトル帯域(例えば、波長の範囲)で分解された対象の複数の画像を、3次元ハイパースペクトルデータキューブと呼ばれる単一のデータ構造に統合する撮像技術である。ハイパースペクトル分光法は、特定のハイパースペクトルデータキューブ内の個々の構成要素の対応するスペクトルシグネチャの認識により、複雑な組成の個々の構成要素を特定するためによく使用される。
ハイパースペクトル分光法は、地質学的および農業的調査から軍事監視および工業的評価に至るまで、様々な用途で使用されている。ハイパースペクトル分光法は、複雑な診断を容易にし、治療結果を予測するために、医療用途でも使用されている。例えば、医療用ハイパースペクトル撮像は、組織酸素化を判定するために使用されている。適切な組織酸素化は、組織の機能および完全性の回復に不可欠である。創傷治癒では、適切な組織酸素化は、治癒反応を引き起こし、他の治療法の結果に好影響を与える可能性がある。
現在、医療用ハイパースペクトル撮像を使用して組織酸素化を判定するための2つの主要なアプローチがある。その両方は、いくつかの欠点を有する。第1のアプローチでは、可視光(例えば、450nm〜700nmの波長)のみを採用して、組織の外表面層(例えば、深度1〜4mm)内の組織の酸素含有量を判定する。このアプローチでは、メラニンによる吸収が強く、酸素含有量を計算する場合に対向する必要がある。そのため、より複雑なアルゴリズムおよびより大きな計算能力が必要になる。場合によっては、メラニンによる吸収が非常に強いため、明るい照明またはより長いカメラ露出を使用しないと、いくつかの波長帯域で信頼性の高い信号を得ることが困難である。
第2のアプローチでは、近赤外光(例えば、700nm〜1000nmの波長)を使用して、組織を撮像する。近赤外光は、一般に、組織のより深くまで浸透する(例えば、深度1〜10mm)。結果として、この範囲で得られる酸素含有量は、組織の外表面層における酸素含有量だけでなく、組織のより深い層における酸素含有量も含む。このより深い組織は、静脈および動脈内の血液の影響をより多く受け、毛細血管床に存在する血液の影響をより少なくする傾向がある。そのため、第2のアプローチでは、創傷治癒を評価するために必要となる、動脈供給および静脈充足の写真がより多くなり、表面組織への酸素化された血液の実際の送達の写真がより少なくなる。
現在の最先端技術を考えると、上記の問題に対処するシステム、方法、およびデバイスの必要性が残っている。
この背景技術の節に開示された情報は、本発明の一般的な背景の理解のために提供され、この情報が当業者にすでに知られている先行技術の一部を形成するという承認または示唆ではない。
添付の特許請求の範囲内のシステム、方法、およびデバイスの様々な実装は各々、いくつかの態様を有し、そのうちのたった1つが、本明細書に記載の望ましい属性に対して単独で責任を負うものではない。添付の特許請求の範囲を限定することなく、いくつかの顕著な特徴が本明細書に記載されている。
本開示の一態様は、対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像方法を提供する。撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行される。撮像方法は、ROIの第1および第2のスペクトル画像データセットを取得することを含む。第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数の信号配列を含む。第1の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第1の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1のスペクトル範囲内にある。第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数の信号配列を含む。第2の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第2の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1のスペクトル範囲とは異なる第2のスペクトル範囲内にある。撮像方法はまた、第1および第2のスペクトル分析を実行することを含む。第1のスペクトル分析は、第1のスペクトル画像データセットに対して実行され、ROIの2次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定する。第1のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャを含む。第2のスペクトル分析は、第2のスペクトル画像データセットに対して実行され、点の配列内の各それぞれの点における第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第2の濃度値を判定する。第2のスペクトルシグネチャセットはまた、第1のスペクトルシグネチャを含む。撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における第3のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第3の濃度値を生成することをさらに含む。第3のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャを含む。第1のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、第1のスペクトルシグネチャの第2の濃度値を、点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャの第1の濃度値で補償することによって生成される。
一実施形態では、ROIの第1および第2のスペクトル画像データセットは、第1および第2のスペクトル画像データセットを含むスペクトル画像データセットを取得することによって取得される。
一実施形態では、第1のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャの第1および第2の濃度値に基づいて計算される。
一実施形態では、第1のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャの第2の濃度値から、第1のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を減算することによって生成される。
一実施形態では、第1のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方である。
いくつかの実施形態では、第1、第2、および第3のシグネチャセットの各々は、第2のスペクトルシグネチャを含む。点の配列内のそれぞれの点における第2のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、第2のスペクトルシグネチャの第2の濃度値を、点の配列内の各それぞれの点における第2のスペクトルシグネチャの第1の濃度値で補償することによって生成される。
一実施形態では、第2のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第2のスペクトルシグネチャの第2の濃度値から、第2のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を減算することによって生成される。
一実施形態では、第1のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方であり、第2のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの他方である。
いくつかの実施形態では、第2のスペクトルシグネチャセットは、第3のスペクトルシグネチャをさらに含む。一実施形態では、第3のスペクトルシグネチャは、ROIに存在する水である。
いくつかの実施形態では、第1、第2、および第3のスペクトルシグネチャセットのうちの少なくとも1つは、第4のスペクトルシグネチャをさらに含む。一実施形態では、第4のスペクトルシグネチャは、ROIに存在するメラニンである。
多くの実施形態では、第1のスペクトル画像データセットに対する第1のスペクトル分析の実行は、第1のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の吸収値を判定することを含む。点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第1の濃度値は、第1の吸収値に基づいて判定される。
いくつかの実施形態では、第1の吸収値の判定は、第1のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の初期吸収値を判定することを含む。第1の吸収値の判定はまた、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することを含む。第1の吸収値の判定は、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第1の初期吸収値を補償することによって、第1の吸収値を生成することをさらに含む。
一実施形態では、補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、第1の吸収値の生成は、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって実行される。
多くの実施形態では、第2のスペクトル画像データセットに対する第2のスペクトル分析の実行は、第2のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第2の吸収値を判定することを含む。点の配列内の各それぞれの点における第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第2の濃度値は、第2の吸収値に基づいて判定される。
いくつかの実施形態では、第2の吸収値の判定は、第2のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第2の初期吸収値を判定することを含む。第2の吸収値の判定はまた、点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することを含む。第2の吸収値の判定は、点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第2の初期吸収値を補償することによって、第2の吸収値を生成することをさらに含む。
一実施形態では、補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、第1の吸収値の生成は、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって実行される。
いくつかの実施形態では、補正値は、ROIに存在するメラニンの吸収値である。
いくつかの実施形態では、補正値は、ROIに存在する水の吸収値である。
いくつかの実施形態では、第1のスペクトル分析の実行の前に、第1のスペクトル画像データセットを前処理することであって、第1のスペクトル画像データセットの前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの1つ以上を含む、前処理することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、第2のスペクトル分析の実行の前に、第2のスペクトル画像データセットを前処理することであって、第2のスペクトル画像データセットの前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの1つ以上を含む、前処理することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、ROIの第1のスペクトル画像を捕捉して、ROIの第1のスペクトル画像データセットを提供すること、および/またはROIの第2のスペクトル画像を捕捉して、ROIの第2のスペクトル画像データセットを提供することをさらに含む。
デバイスが、光を分解するように構成された第1の光センサおよび/または第2の光センサをさらに含む実施形態では、撮像方法は、(i)第1の光センサを第1の光ビームに露出して、第1の複数の信号配列を生成すること、および/または(ii)第2の光センサを第2の光ビームに露出して、第2の複数の信号配列を生成することをさらに含む。第1の光ビームは、第1の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される。第2の光ビームは、第2の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される。第1の光センサの第1の光ビームへの露出、および第2の光センサの第2の光ビームへの露出は、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に同時に実行される。
デバイスが、照明光を提供するように構成された第1および第2の光源をさらに含む実施形態では、撮像方法は、第1の光源および第2の光源を互いに独立して、続いて互いに、または実質的に同時に発射することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、ROIのスペクトル画像を捕捉して、ROIの第1および第2のスペクトル画像データセットの両方を提供することをさらに含む。
デバイスが、光を分解するように構成された光センサをさらに含む一実施形態では、撮像方法は、光センサを光ビームに露出して、第1の複数の信号配列および第2の複数の信号配列を生成することをさらに含む。
一実施形態では、撮像方法は、対象のROIの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築することをさらに含む。視覚画像データセットは、第1のスペクトルデータセット、第2のスペクトルデータセット、またはその両方からの3つのスペクトル平面を連結することによって構築される。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、合成画像データセットを構築することをさらに含む。第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセット、および第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている。第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3の濃度値の少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、対象のROI上に、またはプロセッサと電気的に通信するディスプレイ上に、地図または等高線として、(i)第1のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第1の濃度値、(ii)第2のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第2の濃度値、(iii)第3のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第3の濃度値、(iv)1つ以上のスペクトルシグネチャの第1、第2、または第3の濃度値から導出された指標値、および(v)1つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された1つ以上の合成画像データセットのうちの1つ以上を表示することをさらに含む。
一実施形態では、空間的に変化する濃度または指標値は、異なる色によって、または1つ以上の色の空間的に変化する強度によって表される。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、ROIの医療情報を、(i)第1のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値、(ii)第2のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第2の濃度値、(iii)第3のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値、(iv)1つ以上のスペクトルシグネチャの第1、第2、または第3の濃度値から導出された指標値、および(v)1つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された1つ以上の合成画像データセットのうちの1つ以上に基づいて提供することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、外部デバイスまたは通信ネットワークと通信して、デバイスと、外部デバイスまたは通信ネットワークとの間でデータを送信および/または受信することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、第1のスペクトル範囲は、450nm〜700nmのスペクトル範囲を有し、第2のスペクトル範囲は、700nm〜1300nmのスペクトル範囲を有する。一実施形態では、第2のスペクトル範囲は、700nm〜1000nmのスペクトル範囲を有する。
いくつかの実施形態では、第1の複数のスペクトル帯域は、4〜20、4〜16、または8〜16のスペクトル帯域を含む。一実施形態では、第1の複数のスペクトル帯域は、520±3nm、540±3nm、560±3nm、580±3nm、590±3nm、610±3nm、620±3nm、および660±3nmの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、20nm未満、15nm未満、または10nm未満の半値全幅を有する。
いくつかの実施形態では、第2の複数のスペクトル帯域は、4〜16のスペクトル帯域、4〜12のスペクトル帯域、または4〜8のスペクトル帯域を含む。一実施形態では、第2の複数のスペクトル帯域は、740±3nm、760±3nm、850±3nm、860±3nm、880±3nm、および940±3nmの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、20nm未満、15nm未満、または10nm未満の半値全幅を有する。一実施形態では、第2の複数のスペクトル帯域は、830±3nmまたは835±3nmの中心波長を有し、半値全幅が20nm未満、15nm未満、または10nm未満であるスペクトル帯域をさらに含む。
本開示の別の態様は、対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像方法を提供する。撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行される。撮像方法は、複数の信号配列を含むROIのスペクトル画像データセットを取得する。複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。撮像方法は、スペクトル画像データセットを使用して、ROIの2次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における初期吸収値を計算する。撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得する。次に、撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、初期吸収値を補償し、それによって点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を生成する。その後、撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を使用して、点の配列内の各それぞれの点における1つ以上のスペクトルシグネチャの濃度値を判定する。
一実施形態では、複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、450nm〜700nm、または450nm〜1000nmであり、スペクトル範囲は、450nm〜700nmである。
一実施形態では、複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域は、450nm〜700nmである。
一実施形態では、補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、補正された吸収値は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって実行される。
本開示のさらなる態様は、対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像方法を提供する。撮像デバイスは、撮像ユニットおよび制御モジュールを含む。撮像ユニットは、対象のROIから光を受信し、ROIのスペクトル画像データセットを生成するように構成されている。スペクトル画像データセットは、ROIの第1および第2の画像データセットを含む。ROIの第1および第2の画像データセットは、本明細書に開示されるROIの第1および第2の画像データセットのいずれかであり得る。制御モジュールは、撮像ユニットと電気的に通信しており、撮像ユニットからROIの第1および第2のスペクトル画像データセットを受信する。制御モジュールは、本明細書に開示される1つ以上のステップを実行するように構成されている。例えば、制御モジュールは、第1および第2のスペクトル分析を実行して、点の配列内の各それぞれの点における第3のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第3の濃度値を生成するように構成されている。
多くの実施形態では、撮像ユニットは、レンズアセンブリ、スペクトルフィルタユニット、および光センサユニットを含む。レンズアセンブリは、対象のROIからの光を受信するように構成されている。スペクトルフィルタユニットは、レンズアセンブリと光通信しており、光をフィルタリングするように構成されている。スペクトルフィルタユニットは、第1および第2の複数のスペクトル帯域によって特徴付けられる。スペクトルフィルタと光通信し、フィルタリングされた光を、第1のスペクトル画像データセットおよび第2のスペクトル画像データセットに分解するように構成された光センサユニット。第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数のスペクトル帯域に対応し、第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数のスペクトル帯域に対応する。
いくつかの実施形態では、スペクトルフィルタユニットは、フィルタ素子の配列を有する単一のフィルタを含む。フィルタ素子の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第1の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第1の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第2の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第2の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。光センサユニットは、単一のフィルタによってフィルタリングされた光を受信するための光センサ素子の配列を有する単一の光センサを含み、それによって、光センサ出力の配列を生成する。制御モジュールは、第1の複数のフィルタタイプに関連付けられている光センサ出力の配列の第1のサブセットを選択することによって、第1のスペクトル画像データセットを構築し、第2の複数のフィルタタイプに関連付けられている光センサ出力の配列の第2のサブセットを選択することによって、第2のスペクトル画像データセットを構築するように構成されている。
一実施形態では、第1の複数のフィルタタイプにおける少なくとも1つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布し、第2の複数のフィルタタイプにおける少なくとも1つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。
いくつかの実施形態では、撮像ユニットは、レンズアセンブリと光通信し、レンズアセンブリからの光を、第1の光ビームおよび第2の光ビームに分割するように構成されたダイクロイック光学素子をさらに含む。スペクトルフィルタユニットは、第1のスペクトルフィルタおよび第2のスペクトルフィルタを含む。第1のスペクトルフィルタは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第1の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第1の配列を含む。第2のスペクトルフィルタは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第2の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第2の配列を含む。フィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。フィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、第1または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つとは異なる、第1の複数のフィルタタイプのうちの別の1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの別の1つである。第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第1の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第1の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第2の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第2の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。光センサユニットは、第1の光センサおよび第2の光センサを含む。第1の光センサは、第1のスペクトルフィルタと光通信しており、第1のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第1の配列を含み、それによって光センサ出力の第1の配列を生成する。第2の光センサは、第2のスペクトルフィルタと光通信しており、第2のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第2の配列を含み、それによって光センサ出力の第2の配列を生成する。制御モジュールは、第1の複数のフィルタによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第1の配列の第1のサブセットおよび光センサ出力の第2の配列の第1のサブセットを選択することによって、第1のスペクトル画像データセットを構築することと、第2の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第1の配列の第2のサブセットおよび光センサ出力の第2の配列の第2のサブセットを選択することによって、第2のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成されている。
一実施形態では、ダイクロイック光学素子は、第1および第2の光ビームのうちの一方を反射し、第1および第2の光ビームのうちの他方を通過させるダイクロイックミラーまたはダイクロイックスプリッタである。
一実施形態では、フィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つであり、フィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。そのような実施形態では、第1のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第1の配列から構築され、第2のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第2の配列から構築される。
一実施形態では、第1の複数のフィルタタイプにおける1つの特定のフィルタタイプの少なくともフィルタ素子は、第1のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布しており、第2の複数のフィルタタイプにおける1つの特定のフィルタタイプの少なくともフィルタ素子は、第2のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的分布している。
いくつかの実施形態では、撮像ユニットは、レンズアセンブリと光通信する光学スプリッタアセンブリをさらに含む。光学スプリッタアセンブリは、複数のスプリッタを含み、レンズアセンブリからの光を複数の光ビームに分割するように構成されている。スペクトルフィルタユニットは、複数のスペクトルフィルタを含む。複数の光ビームにおける対応する光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の配列を含む、複数のスペクトルフィルタにおける各それぞれのフィルタ。複数のスペクトルフィルタにおける各それぞれのフィルタのフィルタ素子の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第1の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第1の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第2の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第2の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。光センサユニットは、複数の光センサを含む。複数の光センサにおける各それぞれの光センサは、複数のスペクトルフィルタにおける対応するスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の配列を含み、それによって光センサ出力の配列を生成する。制御モジュールは、第1の複数のフィルタによってフィルタリングされた光を分解することによって生成される、複数の光センサにおける各光センサからの光センサ出力の配列の第1のサブセットを選択することによって、第1のスペクトル画像データセットを構築することと、第2の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成される、複数の光センサにおける各光センサからの光センサ出力の配列の第2のサブセットを選択することによって、第2のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成されている。
一実施形態では、複数のスペクトルフィルタにおける少なくとも1つのスペクトルフィルタは、デュアルバンドパスフィルタである。一実施形態では、複数のスペクトルフィルタにおける少なくとも1つのスペクトルフィルタは、マルチバンドパスフィルタである。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、外部および内部を有するハウジングをさらに含む。レンズアセンブリは、ハウジングに、またはハウジング内に取り付けられている。スペクトルフィルタユニットおよび光センサユニットは、ハウジングの内部に配設されている。一実施形態では、制御モジュールは、ハウジングに、またはハウジング内に取り付けられている。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、第1および第2のスペクトル範囲の光を放出するための、ハウジングの外側に配置された照明アセンブリをさらに含む。
いくつかの実施形態では、照明アセンブリは、1つ以上の白熱灯、1つ以上のキセノンランプ、1つ以上のハロゲンランプ、1つ以上のHydrargyrum medium−arc iodide、および1つ以上の広帯域発光ダイオード(LED)、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
一実施形態では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジングの外側に放射状に配設された複数の光源を含む。
一実施形態では、照明アセンブリは、第1のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第1の光源、および第2のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第2の光源を含む。
一実施形態では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジングの外側に放射状に配設された複数の光源セットを含む。複数の光源セットにおける各光源セットは、第1のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第1の光源、および第2のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第2の光源を含む。複数の光源セットにおける各光源セット内の各光源は、レンズアセンブリからオフセットされ、各それぞれの光源からの光が、対象のROIによって後方散乱され、次にレンズアセンブリを通過するように配置されている。各光源セット内の各光は、レンズアセンブリに対して異なる径方向位置を有する。
いくつかの実施形態では、制御モジュールは、第1の光源および第2の光源を、互いに独立して、続いて互いに、または互いに同時に発射することと、スペクトルフィルタユニットおよび光センサユニットの光への露出を制御することによって、第1および第2のスペクトル画像データセットを、互いに独立して、続いて互いに、または互いに同時に生成することと、を行うようにさらに構成されている。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、照明アセンブリの前に配設され、少なくとも1つの第1の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成された少なくとも1つの第1の偏光子、およびレンズアセンブリの前に配設され、少なくとも1つの第2の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成された少なくとも1つの第2の偏光子をさらに含む。少なくとも1つの第1の偏光における各偏光は、少なくとも1つの第2の偏光とは異なる方向であり、少なくとも1つの第2の偏光における各偏光は、少なくとも1つの第1の偏光とは異なる方向である。
一実施形態では、少なくとも1つの第1の偏光における偏光は、少なくとも第2の偏光における偏光に対して実質的に垂直である。
一実施形態では、制御モジュールは、第1のスペクトルデータセット、第2のスペクトルデータセット、またはその両方からの3つのスペクトル平面を連結することによって、対象のROIの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築するようにさらに構成されている。
一実施形態では、制御モジュールは、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、合成画像データセットを構築するようにさらに構成されている。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、(i)第1のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第1の濃度値、(ii)第2のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第2の濃度値、(iii)第3のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第3の濃度値、(iv)1つ以上のスペクトルシグネチャの第1、第2、または第3の濃度値から導出された指標値、および(v)1つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された1つ以上の合成画像データセットのうちの1つ以上を表示するためのディスプレイをさらに含む。
一実施形態では、撮像デバイスは、外部デバイスまたは通信ネットワークと有線または無線通信する通信インターフェースモジュールをさらに含む。
本開示の別のさらなる態様は、対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像デバイスを提供する。撮像デバイスは、レンズアセンブリ、ダイクロイック光学素子、第1および第2のスペクトルフィルタ、ならびに第1および第2の光センサを含む。レンズアセンブリは、対象の関心領域(ROI)からの光を受信するように構成されている。ダイクロイック光学素子は、レンズアセンブリと光通信しており、レンズアセンブリからの光を、第1の光ビームおよび第2の光ビームに分割するように構成されている。第1および第2のスペクトルフィルタは、ダイクロイック光学素子と光通信する。
本開示のさらに別のさらなる態様は、対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像デバイスを提供する。撮像デバイスは、レンズアセンブリ、ダイクロイック光学素子、レンズアセンブリ、第1および第2のスペクトルフィルタ、ならびに第1および第2の光センサを含む。ダイクロイック光学素子は、対象の関心領域(ROI)からの光を、第1の光ビームおよび第2の光ビームに分割するように構成されている。レンズアセンブリは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第1のレンズおよび第2のレンズを含み、第1のレンズは、第1の光ビームを受信するように構成されており、第2のレンズは、第2の光ビームを受信するように構成されている。第1のスペクトルフィルタは、第1のレンズと光通信しており、第2のスペクトルフィルタは、レンズアセンブリの第2のレンズと光通信する。
第1のスペクトルフィルタは、第1の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第1の配列を含む。第2のスペクトルフィルタは、第2の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第2の配列を含む。フィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。フィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、第1または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つとは異なる、第1の複数のフィルタタイプのうちの別の1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの別の1つである。第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第1の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第1の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第2の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第2の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第1の光センサは、第1のスペクトルフィルタと光通信しており、第1のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第1の配列を含み、それによって光センサ出力の第1の配列を生成する。第2の光センサは、第2のスペクトルフィルタと光通信しており、第2のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第2の配列を含み、それによって光センサ出力の第2の配列を生成する。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、第1の光センサおよび第2の光センサと電気的に通信する制御モジュールをさらに含む。制御モジュールは、第1の光センサからの光センサ出力の第1の配列、および第2の光センサからの光センサ出力の第2の配列を受信するように構成されている。制御モジュールは、本明細書に開示される1つ以上のステップに対してさらに構成されている。例えば、制御モジュールは、第1の複数のフィルタによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第1の配列の第1のサブセットおよび光センサ出力の第2の配列の第1のサブセットを選択することによって、第1のスペクトル画像データセットを構築することと、第2の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第1の配列の第2のサブセットおよび光センサ出力の第2の配列の第2のサブセットを選択することによって、第2のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成されている。
一実施形態では、ダイクロイック光学素子は、第1および第2の光ビームのうちの一方を反射し、第1および第2の光ビームのうちの他方を通過させるダイクロイックミラーまたはダイクロイックスプリッタである。
一実施形態では、フィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つであり、フィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。第1のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第1の配列であり、第2のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第2の配列である。
本開示のさらに別の態様は、1つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。1つ以上のプログラムは、命令を含み、命令は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行されると、デバイスに、本明細書に開示される方法の任意の1つ以上のステップを実行させる。
本開示をより詳細に理解することができるように、様々な実装の態様を参照することによって、より具体的な説明を行うことができ、そのいくつかは、添付の図面に例解されている。しかしながら、添付の図面は、本開示のより適切な態様を単に例解するものであり、したがって、説明が他の効果的な態様および配置を認めることができるので、限定的であると見なされるべきではない。
一般的な慣行に従って、図面に例解されている様々な特徴は、一定の縮尺で描かれていない場合がある。明確にするために、様々な特徴の寸法を任意に拡大または縮小することができる。加えて、図面のいくつかは、所与のシステム、方法、またはデバイスの構成要素の全てを描写していない場合がある。最後に、同様の参照番号を使用して、明細書および図全体を通して同様の特徴を示すことができる。
次に、添付の図面に例解されているように、本発明の実施形態の実装を詳細に参照する。同じまたは同様の部品を参照するために、図面および以下の詳細な説明全体で同じ参照インジケータが使用される。当業者は、以下の詳細な説明が例示にすぎず、決して限定することを意図するものではないことを理解するであろう。本発明の他の実施形態は、本開示の利益を有するそのような当業者にそれ自体を容易に示唆するであろう。
明確にするために、本明細書に記載されている実装の通常の特徴のすべてが示され、説明されているわけではない。もちろん、任意のそのような実際の実装の開発では、用途およびビジネス関連の制約の順守など、開発者の具体的な目標を達成するために、多数の実装固有の判定を行う必要があり、具体的な目標は、実装ごとに、また開発者ごとに異なることを認識されたい。さらに、そのような開発努力は、複雑かつ時間がかかる場合があるが、それにもかかわらず、本開示の利益を有する当業者のための工学の日常的な事業であることを認識されたい。
当業者には明らかであるように、本開示に記載された実施形態の多くの修正および変形は、それらの趣旨および範囲から逸脱することなく行うことができる。本明細書に記載された具体的な実施形態は、例としてのみ提供され、開示は、添付の特許請求の範囲の用語、ならびにそのような特許請求の範囲が権利を与えられる同等物の全範囲によってのみ限定されるべきである。
様々な実施形態において、本発明は、関心領域(ROI)のハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)を判定するための、および特に、ROIの異なる深度におけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)を判定するためのハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像システム、方法、およびデバイスを提供する。多くの実装では、ROIの様々な深度は、層により近似される。ROIは、2つ、3つ、4つ、または4つを超える層を含むがこれらに限定されない、任意の適切な数の層を有することができる。ROIの層は、単一の層または複数の副層のクラスタであり得る。ROIの隣接する層は、明確な境界または平坦な境界を有することができるが、必ずしも有しなくてもよい。
例えば、皮膚の構造は、複雑であるが、2つの別個の構造的に異なる層、つまり表皮および真皮として近似することができる。真皮の下には、密接に関連付けられた層、つまり、より深い皮下組織(hypodermis)がある。表皮、真皮、およびより深い皮下組織は、組成の違いにより、大きく異なる散乱および吸収特性を有する。
表皮は、皮膚の外層である。メラニン色素を生成するメラノサイトと呼ばれる特殊な細胞がある。メラニンは、可視範囲の表皮の主要な発色団である。その吸収プロファイルは、スペクトルの赤い部分に向かって指数関数的な減衰を示している。さらに詳細については、G.H.Findlay、「Blue Skin」、British Journal of Dermatology 83(1)、127−134(1970)を参照し、その内容は、すべての目的のために参照により本明細書に完全に組み込まれる。
真皮にはコラーゲン線維および血管が密集しており、その光学的特性は、表皮とは大きく異なる。血の通っていない真皮の光の吸収は、ごくわずかである。しかしながら、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビン、ならびに水などの血液が運ぶ色素は、真皮における光の主な吸収体である。コラーゲン線維による散乱および真皮における発色団による吸収が、皮膚を通る光の浸透の深度を判定する。
より深い皮下組織(hypodermis)は、脂肪および結合組織でできている。真皮に見られるよりも大きな血管(例えば、静脈、動脈)および神経が含まれている。オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビン、ならびに水のような血液が運ぶ色素は、皮下組織の深部における光の主な吸収体である。
対象の表面を照射するために使用される光は、皮膚に浸透する。光が浸透する程度は、特定の放射線の波長に依存する。例えば、可視光に関しては、波長が長いほど、光が皮膚により遠くに浸透する。例えば、400nmの紫色光の約32%のみが人間の皮膚の真皮に浸透し、700nmの赤色光の85%以上が真皮またはそれより先に浸透する(Capinera J.L.、Encyclopedia of Entomology、2nd Edition、Springer Science(2008)の2854ページを参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる)。
したがって、異なる波長の光を使用して、対象の皮膚組織の異なる深度を検査することができる。一般に、高周波かつ短波長の可視光は、表皮に存在する要素を調査するのに役立ち、低周波かつ長波長の可視光は、表皮および真皮の両方を調査するのに役立つ。さらに、特定の赤外線波長は、表皮、真皮、および皮下組織を調査するのに役立つ。
多くの実装では、システム、方法、およびデバイスは、スペクトルの2つ以上のスペクトル範囲、またはスペクトルの2つ以上のスペクトル範囲を含む広い範囲を採用して、ROIを照射する。2つ以上のスペクトル範囲は、互いに連続的、不連続的、または重なり得る。異なるスペクトル範囲でのROIの照明は、同時にまたは続いて実行される。異なるスペクトル範囲の光は、一般に、異なる方法でROIと相互作用するため、ROIの異なる深度に浸透する。ROIから反射または後方散乱された光(場合によっては、光の照射に応答して、例えば、ROI内の蛍光またはフォトルミネッセンスによって放出される光を含む)を測定および分析して、異なるROIの深度におけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャを抽出する。いくつかの実装では、ROIのより深い層におけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)は、ROIの異なる深度で取得されたハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)の分解または解析によって、取得される。
非限定的な例として、図1は、第1のスペクトル範囲112および第2のスペクトル範囲114の光によって照射されたROIを例解している。ROIは、第1の層102および第2の層104によって表される。第1の層と第2の層の各々には、{Xi}で示される1つ以上の発色団が含まれ、iは、1、2、3、またはそれ以上であり得る。すなわち、発色団Xiは、第1および第2の層の両方に存在する。場合によっては、第1または第2の層は、他の層には存在しない1つ以上の追加の発色団を含み得る。例えば、第1の層には、{Yj}で示される1つ以上の追加の発色団が含まれる場合があり、jは、1、2、3、またはそれ以上であり得る。発色団Yjは、第2の層に存在しない。同様に、第2の層には、{Zk}で示される1つ以上の追加の発色団が含まれる場合がり、kは、1、2、3、またはそれ以上であり得る。発色団Zkは、第1の層には存在しない。例えば、いくつかの実装では、第1の層は、人体の皮膚の表皮および真皮であり、第2の層は、皮膚の皮下組織である。このような場合、第1の層および第2の層の両方に存在する発色団{Xi}には、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および水が含まれる。第1の層は、第2の層には存在しない追加の発色団、すなわちメラニンを含む。
光は、ROIの表面に適用され、ROIと相互作用する。異なる波長の光と、ROIの個々の各構成要素との相互作用は、異なる。光の波長、ならびにROIの構成要素および構造に応じて、様々な波長の光は、ROIの異なる深度(例えば、異なる層)に浸透する。例えば、第1のスペクトル範囲の光は、第1の層に浸透し、第2のスペクトル範囲の光は、第2の層に浸透する。ROIからの第1のスペクトル範囲の反射光または後方散乱光は、第1の層に関する情報を伝達する。ROIからの第1のスペクトル範囲の反射光または後方散乱光を測定することにより、第1の層におけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)(例えば、発色団の濃度)を判定することができる。同様に、ROIからの第2のスペクトル範囲の反射光または後方散乱光は、第1および第2の層の組み合わせに関する情報を伝達する。ROIからの第2スペクトル範囲の反射光または後方散乱光を測定することにより、第1の層と第2の層の組み合わせにおけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)を判定することができる。
第2の層におけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)は、第1および第2のスペクトル範囲で測定されたハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)を分解または解析することによって判定することができる。例えば、いくつかの実装では、可視範囲および近赤外線範囲の光が、皮膚の表面に適用される。異なる範囲での光の適用は、同時にまたは続いて行われ得る。可視範囲の光は、一般に、皮膚の表皮および真皮に浸透し、近赤外線範囲の光は、一般に、より深い皮下組織に浸透する。可視範囲の反射光または後方散乱光を測定すると、皮膚の表皮および真皮におけるオキシヘモグロビンおよび/またはデオキシヘモグロビンの濃度値が生成される。近赤外範囲の反射光または後方散乱光を測定すると、表皮、真皮、およびより深い皮下組織の組み合わせにおける、オキシヘモグロビンおよび/またはデオキシヘモグロビンの濃度値が生成される。より深い皮下組織におけるオキシヘモグロビン濃度は、例えば、近赤外範囲によって測定されたオキシヘモグロビン濃度から、可視光範囲によって測定されたオキシヘモグロビン濃度を減算することによって判定することができる。同様に、より深い皮下組織におけるデオキシヘモグロビン濃度は、例えば、近赤外範囲によって測定されたデオキシヘモグロビン濃度から、可視光範囲によって測定されたデオキシヘモグロビン濃度を減算することによって判定することができる。したがって、より深い皮下組織における判定されたオキシヘモグロビンおよび/またはデオキシヘモグロビン濃度は、皮膚の表皮および真皮におけるオキシヘモグロビンおよび/またはデオキシヘモグロビン濃度から切り離されており、実質的に皮膚の表皮および真皮におけるオキシヘモグロビンおよび/またはデオキシヘモグロビン濃度による寄与がない。したがって、表面の酸素化を複雑にすることなく、より深い組織の状態に関するより正確な情報を提供する。表皮および真皮におけるスペクトルシグネチャとともに、対象の組織の異なる層に関するより正確またはより完全な情報を提供する。場合によっては、より深い組織における静脈および動脈の場所を強調するのに役立つ。
いくつかの実装では、第1または第2のスペクトル範囲は、対象内(例えば、対象の組織内)の特定のタイプのスペクトルシグネチャ(複数可)を特定するために選択される。いくつかの実装では、第1および第2のスペクトル範囲のうちの一方は、第1の病状(例えば、褥瘡)に関連するスペクトルシグネチャを、健康な組織(例えば、非潰瘍組織)から区別するために選択され、第1および第2のスペクトル範囲のうちの他方は、第2の病状(例えば、癌組織)に関連するスペクトルシグネチャを、健康な組織(例えば、非癌組織)から区別するために選択される。したがって、いくつかの実装では、本明細書に開示されるシステム、方法、およびデバイスは、複数の撮像モダリティを有し、個々の各撮像モダリティは、異なる病状の調査に関連する。
いくつかの実施形態では、本発明はまた、より重要なスペクトルシグネチャを効果的に抽出するためのハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像システム、方法、およびデバイスを提供する。例えば、いくつかの実装では、1つ以上のスペクトルシグネチャは、既知であるか、または事前に判定されている。このような場合、撮像解析は、他のスペクトルシグネチャの判定に焦点を合わせている。例えば、一実装において、メラニンの濃度は、減衰の傾き(例えば、610nm〜620nmの傾き)によって推定され得る。メラニンによる吸収は、メラニンの既知の吸収特徴に基づいて計算され、ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算され得る。同様に、一実施形態では、水の濃度は、推定され、次いで、ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算され得る。そのため、スペクトル画像データセットをより効果的に活用して、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンの濃度を抽出することができる。さらに、計算の複雑さおよび計算能力の要件は、軽減される。
I.例示的なハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像方法
図2は、ROIの異なる深度におけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)を判定するための例示的な方法を例解している。方法200は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行される。方法は、一般に、(i)ステップS204で、ROIの第1のスペクトル画像データセットおよび第2のスペクトル画像データセットを取得することと、(ii)ステップS208で、第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行して、第1のスペクトルシグネチャセットの値を判定することと、(iii)ステップS210で、第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行して、第2のスペクトルシグネチャセットの値を判定することと、(iv)ステップS212で、第3のスペクトルセットの値を生成することと、を含む。
図2は、ROIの異なる深度におけるハイパースペクトル/マルチスペクトルシグネチャ(複数可)を判定するための例示的な方法を例解している。方法200は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行される。方法は、一般に、(i)ステップS204で、ROIの第1のスペクトル画像データセットおよび第2のスペクトル画像データセットを取得することと、(ii)ステップS208で、第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行して、第1のスペクトルシグネチャセットの値を判定することと、(iii)ステップS210で、第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行して、第2のスペクトルシグネチャセットの値を判定することと、(iv)ステップS212で、第3のスペクトルセットの値を生成することと、を含む。
いくつかの実装では、方法は、1つ以上の追加の、代替の、または任意選択のステップを含む。追加の、代替の、または任意選択のステップの例には、光源制御、画像捕捉、画像レジストレーション、前処理、画像分類、後処理、データ送信、外部デバイス/ネットワークとの通信、医療診断、および表示が含まれるが、これらに限定されない。例として、図2は、捕捉ステップS202、前処理ステップS206、構築ステップS213、表示ステップS214、および特徴付けステップS216を例解している。方法は、任意の適切な数の追加の、代替の、または任意選択のステップを、任意の適切な組み合わせで含むことができることに留意されたい。
図に例解されている方法のステップは、必ずしも順番通りではないことに留意されたい。例えば、図2において、S208での第1のスペクトル分析を、S210での第2のスペクトル分析と同時に実行できる。S208での第1のスペクトル分析は、S210での第2のスペクトル分析の前または後に順次実行することもできる。別の例として、表示ステップS214を、リアルタイムで実行することができる。それはまた、例えば、コントローラまたはユーザによって制御されるなど、特定の時間に実行することもできる。それは、特徴付けステップS216の後にさらに実行することができ、ROIの病状を表示するために使用することができる。
いくつかの実施形態では、対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像方法は、(i)ROIの第1のスペクトル画像データセットを取得することと、(ii)ROIの第2のスペクトル画像データセットを取得することと、(iii)第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行することと、(iv)第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行することと、(v)第3のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第3の濃度値を生成することと、を含む。撮像方法は、プロセッサおよびメモリを踏むデバイスによって実行される。対象の関心領域(ROI)の例には、表皮組織、真皮組織、皮下組織、またはそれらの任意の組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数の信号配列を含み、第1の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第1の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1の平均深度で組織を透過する第1のスペクトル範囲内にある。第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数の信号配列を含み、第2の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第2の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第2の平均深度で組織を貫通する、第1のスペクトル範囲とは異なる第2のスペクトル範囲内にあり、第2の平均深度は、第1の平均深度よりも深い。第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行して、ROIの2次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定し、第1のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャを含む。第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行して、点の配列内の各それぞれの点における第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第2の濃度値を判定し、第2のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャを含む。第3のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第3の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点において生成され、第3のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャを含み、第1のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、第1のスペクトルシグネチャの第2の濃度値を、点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャの第1の濃度値で補償することによって生成される。
画像(複数可)の捕捉
任意選択の、または追加のステップS202で、方法は、ROIのスペクトル画像を捕捉して、ROIの1つの画像データセットまたは複数の画像データセット(例えば、第1および第2のスペクトル画像データセット)を提供する。一実装では、単一のスペクトル画像は、捕捉され、ROIの第1および第2のスペクトル画像データセットの両方を提供する。例えば、一実装において、単一のスペクトル画像は、第1および第2のスペクトル範囲の両方を含む広いスペクトル範囲を備える光に、光センサを露出することによって捕捉される。
任意選択の、または追加のステップS202で、方法は、ROIのスペクトル画像を捕捉して、ROIの1つの画像データセットまたは複数の画像データセット(例えば、第1および第2のスペクトル画像データセット)を提供する。一実装では、単一のスペクトル画像は、捕捉され、ROIの第1および第2のスペクトル画像データセットの両方を提供する。例えば、一実装において、単一のスペクトル画像は、第1および第2のスペクトル範囲の両方を含む広いスペクトル範囲を備える光に、光センサを露出することによって捕捉される。
代替的に、いくつかの実装では、方法は、2つ以上の別個のスペクトル画像を捕捉して、ROIの第1および第2のスペクトル画像データセットを提供する。例えば、図6は、ステップS602でROIの第1のスペクトル画像データセットが捕捉されて、ROIの第1のスペクトル画像を提供し、ステップS604でROIの第2のスペクトル画像データセットが捕捉されて、ROIの第2のスペクトル画像を提供することを例解する。第1および第2のスペクトル画像の捕捉は、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に互いに同時に実行することができる。一実装では、第1のスペクトル画像は、第1の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される第1の光ビームに、第1の光センサを露出することによって捕捉され、第2のスペクトル画像は、第2の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される第2の光ビームに、第2の光子センサを露出することによって捕捉される。
データセット(複数可)の取得
ステップS204で、方法は、ROIの第1のスペクトル画像データセットおよび第2のスペクトル画像データセットを取得する。第1および第2の画像データセットは、同時に、連続して、または別々に取得することができる。例えば、方法は、ROIの第1のスペクトル画像データセットを取得することができ、第1のスペクトルデータセットを取得する前または後のいずれかに、ROIの第2のスペクトル画像データセットを別々に取得する。代替的に、方法は、例えば、より大きなスペクトル画像データセットからサブセットを選択して、第1および第2のスペクトル画像データセットの各々を形成することにより、比較的より広いスペクトル範囲のより大きなスペクトル画像データセットから、第1および第2のスペクトルデータセットを構築することができる。
ステップS204で、方法は、ROIの第1のスペクトル画像データセットおよび第2のスペクトル画像データセットを取得する。第1および第2の画像データセットは、同時に、連続して、または別々に取得することができる。例えば、方法は、ROIの第1のスペクトル画像データセットを取得することができ、第1のスペクトルデータセットを取得する前または後のいずれかに、ROIの第2のスペクトル画像データセットを別々に取得する。代替的に、方法は、例えば、より大きなスペクトル画像データセットからサブセットを選択して、第1および第2のスペクトル画像データセットの各々を形成することにより、比較的より広いスペクトル範囲のより大きなスペクトル画像データセットから、第1および第2のスペクトルデータセットを構築することができる。
第1のスペクトル画像データセットは、第1のスペクトル範囲によって特徴付けられ、第2のスペクトル画像データセットは、第2のスペクトル範囲によって特徴付けられる。第1および第2のスペクトル範囲は、互いに異なるが、互いに重なり得る。一実装では、第2のスペクトル範囲は、第1のスペクトル範囲よりも長い波長を有するスペクトルを含む。例えば、第1のスペクトル範囲は、約400nm〜約700nmの範囲の成分波長を含み、第2のスペクトル範囲は、約700nm〜約2500nmの範囲の成分波長を含む。
いくつかの実装では、第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数の信号配列を含む。第1の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第1の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1のスペクトル範囲内にある。第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数の信号配列を含む。第2の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第2の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1のスペクトル範囲とは異なる第2のスペクトル範囲内にある。
実装において、第1のスペクトル範囲は、450nm〜700nmのスペクトル範囲を有する。一実装では、第1の複数のスペクトル帯域は、4〜20のスペクトル帯域、4〜16のスペクトル帯域、8〜16のスペクトル帯域、または任意の適切な数のスペクトル帯域を含む。一実装では、第1の複数のスペクトル帯域は、520±3nm、540±3nm、560±3nm、580±3nm、590±3nm、610±3nm、620±3nm、および660±3nmの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、20nm未満、15nm未満、または10nm未満の半値全幅を有する。一実装では、520±3nm、540±3nm、560±3nm、580±3nm、590±3nm、610±3nm、および620±3nmの中心波長を有するスペクトル帯域は、15nm未満の半値全幅を有し、660±3nmの中心波長を有するスペクトルバス帯域は、20nm未満の半値全幅を有する。
一実装において、第2のスペクトル範囲は、700nm〜1300nm、または700nm〜1000nmのスペクトル範囲を有する。一実装では、第2の複数のスペクトル帯域は、4〜16のスペクトル帯域、4〜12のスペクトル帯域、4〜8のスペクトル帯域、または任意の適切な数のスペクトル帯域を含む。一実装では、第2の複数のスペクトル帯域は、740±3nm、760±3nm、850±3nm、860±3nm、880±3nm、および940±3nmの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、20nm未満、15nm未満、または10nm未満の半値全幅を有する。一実装では、第2の複数のスペクトル帯域は、830±3nmまたは835±3nmの中心波長を有し、半値全幅が20nm未満、15nm未満、または10nm未満であるスペクトル帯域をさらに含む。
いくつかの実装では、第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域で光を分解することによって生成されるROIのハイパースペクトル/マルチスペクトルキューブである。そのような第1のスペクトル画像データセットは、図3に例解される画像平面310_1、310_2、…310_Mなどの第1の複数のスペクトル画像平面によって表すことができる。第1の複数のスペクトル画像平面における各スペクトル画像平面は、第1の複数のスペクトル帯域における特定のスペクトル帯域で光を分解することによって生成される。同様に、いくつかの実装では、第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域で光を分解することによって生成されるROIのハイパースペクトル/マルチスペクトルキューブである。そのような第2のスペクトル画像データセットは、図3に例解される画像平面320_1、320_2、…320_Nなどの第2の複数のスペクトル画像平面によって表すことができる。第2の複数のスペクトル画像平面における各スペクトル画像平面は、第2の複数のスペクトル帯域における特定のスペクトル帯域で光を分解することによって生成される。
例えば、非限定的な例として、いくつかの実装では、第1のスペクトル画像データセットは、可視光範囲における対象の組織のハイパースペクトル/マルチスペクトルキューブである。そのようなスペクトルキューブは、例えば、可視光で対象の組織を撮像することによって、または可視光範囲に実質的に限定された光を受信する光検出器を使用することによって取得することができる。第2のスペクトル画像データセットは、赤外線または近赤外線範囲における対象の組織のハイパースペクトル/マルチスペクトルキューブである。そのような実装では、第1のスペクトル画像データセットは、対象の組織の外層(例えば、毛細血管床、表皮、真皮)に関する情報を含み、第2のスペクトル画像データセットは、対象の組織の外層およびより深い層(複数可)(例えば、皮下組織)の組み合わせに関する情報を含む。
データセット(複数可)の前処理
任意選択の、または追加のステップS206で、方法は、前処理を実行して、後続のスペクトル分析または他のプロセスのために、第1および/または第2のスペクトル画像データセットを強化する。前処理は、画像ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションなどを含むがそれらに限定されない1つ以上の関数を使用して実行される。一実装において、前処理は、例えば、第1および/または第2のスペクトル画像データセットからノイズまたは不規則性を除去するために、1つの関数のみを採用する。別の実装では、前処理は、例えば、第1および/または第2のスペクトル画像データセットからノイズまたは不規則性を除去し、かつ第1および/または第2のスペクトル画像データセットに含まれる特定の特徴をぼかすか、または鮮鋭化にするために、複数の関数を採用する。さらに別の実装では、前処理は実行されない。例えば、いくつかの実装では、第1および/または第2のスペクトル画像データセットは、それが取得される前に前処理されている。このような実装では、前処理は、不要である。
任意選択の、または追加のステップS206で、方法は、前処理を実行して、後続のスペクトル分析または他のプロセスのために、第1および/または第2のスペクトル画像データセットを強化する。前処理は、画像ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションなどを含むがそれらに限定されない1つ以上の関数を使用して実行される。一実装において、前処理は、例えば、第1および/または第2のスペクトル画像データセットからノイズまたは不規則性を除去するために、1つの関数のみを採用する。別の実装では、前処理は、例えば、第1および/または第2のスペクトル画像データセットからノイズまたは不規則性を除去し、かつ第1および/または第2のスペクトル画像データセットに含まれる特定の特徴をぼかすか、または鮮鋭化にするために、複数の関数を採用する。さらに別の実装では、前処理は実行されない。例えば、いくつかの実装では、第1および/または第2のスペクトル画像データセットは、それが取得される前に前処理されている。このような実装では、前処理は、不要である。
スペクトルシグネチャ(複数)の判定
ステップS208で、方法は、第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行して、第1のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定する。第1のスペクトルシグネチャセットには、ROIに含まれる1つ以上のスペクトルシグネチャが含まれる。第1のスペクトルデータセットは、ROIに含まれるスペクトルシグネチャの部分的なセットまたは全体のセットを含むことができることに留意されたい。例えば、ROIに、4つのスペクトルシグネチャ(例えば、メラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および水)が含まれる実装では、第1のスペクトルシグネチャセットに、任意の1つ、任意の2つ、任意の3つ、または4つのスペクトルシグネチャのすべてを含めることができる。
ステップS208で、方法は、第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行して、第1のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定する。第1のスペクトルシグネチャセットには、ROIに含まれる1つ以上のスペクトルシグネチャが含まれる。第1のスペクトルデータセットは、ROIに含まれるスペクトルシグネチャの部分的なセットまたは全体のセットを含むことができることに留意されたい。例えば、ROIに、4つのスペクトルシグネチャ(例えば、メラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および水)が含まれる実装では、第1のスペクトルシグネチャセットに、任意の1つ、任意の2つ、任意の3つ、または4つのスペクトルシグネチャのすべてを含めることができる。
いくつかの実装では、第1のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャ(例えば、オキシヘモグロビン)を含み、第1のスペクトル分析は、第1のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定するために実行される。さらに、任意選択で、または代替的に、第1のスペクトルシグネチャセットは、第2のスペクトルシグネチャ(例えば、デオキシヘモグロビン)を含み、第1のスペクトル分析は、第2のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定するために実行される。
スペクトル分析は、主成分分析(PCA)、ファジィC−平均クラスタリング、多変量解析、最小二乗回帰、ガウス重ね合わせ、モンテカルロシミュレーション、ランベルト・ベールの法則、およびLevenberg−Marquardt非線形最小二乗分析を含むがこれらに限定されない様々なアルゴリズムを使用して実行することができる。PCAおよびファジィC−平均クラスタリングは、各データ点に、構成要素またはクラスタへのメンバーシップの程度を割り当てる。モンテカルロシミュレーションには、大量の計算が必要である。ガウス重ね合わせアルゴリズムは、発色団をガウス重ね合わせで近似することにより、発色団の相対的な寄与を解析する。
スペクトル分析は、点の配列における第1のスペクトル画像データセットに対して実行することができる。点の配列は、関心領域(ROI)の2次元領域(例えば、対象の組織の2次元領域)に対応する。いくつかの実装では、スペクトル分析は、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の吸収値の判定を含む。本明細書で使用される場合、「少なくともサブセット」という用語は、「サブセット」または「セット全体」を指す。同様に、「少なくともの前記サブセット」という用語は、「前記サブセット」または「前記セット全体」を指す。
一実装では、ランベルト・ベールの法則を採用して、第1のスペクトル画像データセット、完全に照射された参照データセット、および完全にブロックされたデータセットに基づいて、第1の吸収値(例えば、正規化された吸収値)を判定する。判定された第1の吸収値に基づいて、いくつかの実装では、1つ以上のスペクトルシグネチャ内の各スペクトルシグネチャの第1の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点において判定される。一実装では、非線形最小二乗最小化法を使用して、1つ以上のスペクトルシグネチャにおける各スペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定する。例えば、第1のスペクトル画像データセットが、可視範囲の光を分解することによって生成されるスペクトルキューブであり、第2のスペクトル画像データセットが、赤外線または近赤外線範囲の光を分解することによって生成されるスペクトルキューブである実装では、組織のオキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および/または他の内容物の第1の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点において判定される。
例えば、図4は、本発明のいくつかの実施形態による第1のスペクトル分析を例解している。いくつかの実装では、方法は、ステップS402で、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の吸収値を計算する。点の配列は、ROIの2次元領域に対応する。点の配列内のそれぞれの点は、対応するスペクトル画像または画像平面内のピクセルまたはピクセルのグループであり得る。一実装では、第1の吸収値は、ランベルト・ベールの法則または修正されたランベルト・ベールの法則を使用して計算される。例えば、A1(x,y,λ)は、I1(x,y,λ)の関数として表すことができ、A1(x,y,λ)は、点(x,y)およびスペクトル帯域λにおける第1の吸収値を表し、I1(x,y,λ)は、点(x,y)およびスペクトル帯域λにおける第1のスペクトル画像データセットの信号値を表す。場合によっては、I1(x,y,λ)は、点(x,y)およびスペクトル帯域λにおける第1のスペクトル画像データセットの見かけの信号値または正規化された信号値である。次いで、点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第1の濃度値は、例えば非線形最小二乗最小化法によって、第1の吸収値に基づいて判定される。
いくつかの用途では、1つ以上のスペクトルシグネチャの濃度値は、既知であるか、他の手段で判定することができる。例えば、皮膚のハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像の用途では、メラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および水は、可視および近赤外範囲の主要な発色団である。メラニンの吸収プロファイルは、赤に向かって指数関数的な減衰を示すため、メラニンの濃度は、例えば減衰の傾き(例えば、610nm〜620nmの傾き)によって推定することができる。次いで、メラニンによる吸収は、メラニンの既知の吸収特徴に基づいて計算することができ、ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算することができる。同様に、一実施形態では、水の濃度は、推定され、次いで、ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算され得る。そのため、スペクトル画像データセットをより効果的に活用して、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンの濃度を抽出することができる。さらに、計算の複雑さおよび計算能力の要件は、軽減される。
したがって、いくつかの実装では、方法は、ステップS404で、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の初期吸収値を計算する。例えば、A0(x,y,λ)は、I1(x,y,λ)の関数として表すことができ、A0(x,y,λ)は、点(x,y)およびスペクトル帯域λにおける第1の初期吸収値を表すことができる。方法は、ステップS406で、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得する。一実装において、補正値は、所定のスペクトルシグネチャ(例えば、メラニン、水、または他のスペクトルシグネチャ)の吸収値である。次いで、方法は、ステップS408で、例えば、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第1の初期吸収値を補償することによって、第1の吸収値を生成する。一実装において、第1の吸収値は、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって生成される。例えば、A1(x,y,λ)= A0(x,y,λ)−C(x,y,λ)であり、C(x,y,λ)は、点(x,y)およびスペクトル帯域λにおける所定のスペクトルシグネチャの吸収値を表す。2つ以上の所定のスペクトルシグネチャが存在する場合、A1(x,y,λ)=A0(x,y,λ)−ΣCi(x,y,λ)であり、Σは、2つ以上であり得るiの総和を表す。
再び図2を参照すると、ステップS210で、方法は、第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行して、第2のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第2の濃度値を判定する。第2のスペクトルシグネチャセットには、ROIに含まれる1つ以上のスペクトルシグネチャが含まれる。第1のスペクトルシグネチャセットと同様に、第2のスペクトルシグネチャセットは、ROIに含まれるスペクトルシグネチャの部分的なセットまたは全体のセットを含むことができる。第1および第2のスペクトルシグネチャセットは、互いに同じであり得るが、必ずしも同じである必要はない。
いくつかの実装では、第1および第2のスペクトルシグネチャセットは、1つ以上の共通のシグネチャを含む。例えば、第2のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャ(例えば、オキシヘモグロビン)を含むことができ、第2のスペクトル分析は、第1のスペクトルシグネチャの第2の濃度値を判定するために実行される。追加的または任意選択で、第2のスペクトルシグネチャセットは、第2のスペクトルシグネチャ(例えば、デオキシヘモグロビン)を含むことができ、第2のスペクトル分析は、第2のスペクトルシグネチャの第2の濃度値を判定するために実行される。
第1のスペクトル分析と同様に、第2のスペクトル分析は、様々なアルゴリズムを使用して実行することができる。同じまたは異なるアルゴリズムを採用して、第1および第2のスペクトル分析を実行することができる。一実装では、図5に例解するように、第2のスペクトル分析は、第1のスペクトル分析と同様の方法で実行される。例えば、ステップS502において、方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第2の吸収値を計算する。次いで、点の配列内の各それぞれの点における第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第2の濃度値は、第2の吸収値に基づいて判定される。
一実装において、第2の吸収値の計算は、(i)第2のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第2の初期吸収値を判定するステップS504、(ii)点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得するステップS506、および(iii)点の配列内の各それぞれの点における、および第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第2の初期吸収値を補償することによって、第2の吸収値を生成するステップS508を含む。
より深い層(複数可)でのスペクトルシグネチャ(複数可)の抽出
いくつかの実装では、特定のスペクトルシグネチャの第1の濃度値は、ROIの第1の層または外層(例えば、表皮および/または真皮)における特定のスペクトルシグネチャの濃度値である。特定のスペクトルシグネチャの第2の濃度値は、ROIの第1の層および第2の層またはより深い層(例えば、皮下組織)の両方における特定のスペクトルシグネチャの結合された濃度値である。そのような実装では、方法は、判定された第1および第2の濃度値に基づいて、第3のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第3の濃度値を生成するステップS212をさらに含む。一実装では、第3の濃度値は、加算、減算、乗算、除算、または他の数学関数を含むがこれらに限定されないアルゴリズムを使用して、第1および第2の濃度値に基づいて計算される。
いくつかの実装では、特定のスペクトルシグネチャの第1の濃度値は、ROIの第1の層または外層(例えば、表皮および/または真皮)における特定のスペクトルシグネチャの濃度値である。特定のスペクトルシグネチャの第2の濃度値は、ROIの第1の層および第2の層またはより深い層(例えば、皮下組織)の両方における特定のスペクトルシグネチャの結合された濃度値である。そのような実装では、方法は、判定された第1および第2の濃度値に基づいて、第3のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第3の濃度値を生成するステップS212をさらに含む。一実装では、第3の濃度値は、加算、減算、乗算、除算、または他の数学関数を含むがこれらに限定されないアルゴリズムを使用して、第1および第2の濃度値に基づいて計算される。
一実装において、第3のスペクトルシグネチャセットにおける特定のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、特定のスペクトルシグネチャの第2の第1の濃度値から、特定のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を減算することによって生成される。例えば、第3のスペクトルシグネチャセットにおける第1のスペクトルシグネチャ(例えば、オキシヘモグロビン)の第3の濃度値は、第1のスペクトルシグネチャの第2の第1の濃度値から、第1のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を減算することによって生成される。同様に、第3のスペクトルシグネチャセットにおける第2のスペクトルシグネチャ(例えば、デオキシヘモグロビン)の第3の濃度値は、第2のスペクトルシグネチャの第2の第1の濃度値から,第2のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を減算することによって生成される。
データセット(複数可)の構築
任意選択の、または追加のステップS213で、方法は、例えば、ROIに関する医療情報を表示および/または提供するために、1つ以上のデータセットを構築する。例えば、いくつかの実装では、方法は、対象のROIの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築する。一実装では、視覚画像データセットは、第1のスペクトルデータセット、第2のスペクトルデータセット、またはその両方からの3つのスペクトル平面(例えば、赤、緑、および赤)を連結することによって構築される。
任意選択の、または追加のステップS213で、方法は、例えば、ROIに関する医療情報を表示および/または提供するために、1つ以上のデータセットを構築する。例えば、いくつかの実装では、方法は、対象のROIの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築する。一実装では、視覚画像データセットは、第1のスペクトルデータセット、第2のスペクトルデータセット、またはその両方からの3つのスペクトル平面(例えば、赤、緑、および赤)を連結することによって構築される。
いくつかの実装では、方法は、画像として表示するための合成画像データセットを構築する。合成画像データセットは、様々な方法で形成することができる。一実装において、合成画像データセットは、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって形成される。別の実装では、合成画像データセットは、第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることにより形成される。
サブセットの選択は、空間的、スペクトル的、または空間的およびスペクトル的考慮の両方に基づくことができる。例えば、一実装では、第1または第2のスペクトル画像データセットのサブセットの選択は、スペクトル的考慮に基づいている。第1のスペクトル画像データセットのサブセットは、第1のスペクトル画像データセット(例えば、オキシヘモグロビンまたはデオキシヘモグロビン)からの少なくとも1つの判定されたシグネチャを表す少なくとも1つの画像平面に対応するように選択される。第2のスペクトル画像データセットのサブセットは、第2のスペクトル画像データセット(例えば、水)からの少なくとも1つの判定された追加のシグネチャを表す少なくとも1つの画像平面に対応するように選択される。その結果、合成スペクトル画像データセットには、両方のスペクトルデータセットからの対象のROIに関する情報が含まれている。
別の非限定的な例として、一実装において、第1または第3の濃度値のサブセットの選択は、空間的考慮に基づいている。第1の濃度値のサブセットは、ROIの2次元領域の第1のサブ領域に対応するように選択される。第3の濃度値のサブセットは、ROIの2次元領域の第2のサブ領域に対応するように選択される。例えば、第3の濃度値のサブセットは、対象の組織の創傷床に関する情報を提供するように選択され、第1の濃度値のサブセットは、創傷床の周辺領域に関する情報を提供するために選択される。
データセット(複数可)の表示
任意選択の、または追加のステップS214で、方法は、ROIに関する情報を表示する。情報は、内部ハウジングディスプレイ、マウントハウジングディスプレイ、外部ディスプレイ、ROI、または対象の他の部分に表示できる。任意のアクセス可能な情報(例えば、方法によって取得され、判定され、または計算され、導出された)は、任意の適切な方法および任意の適切な組み合わせで表示することができる。場合によっては、表示される情報を、インターフェースを介して選択的に制御することができる。いくつかの実装では、情報(例えば、濃度または指標値)は、ROIの視覚画像に重ね合わせて表示される。
任意選択の、または追加のステップS214で、方法は、ROIに関する情報を表示する。情報は、内部ハウジングディスプレイ、マウントハウジングディスプレイ、外部ディスプレイ、ROI、または対象の他の部分に表示できる。任意のアクセス可能な情報(例えば、方法によって取得され、判定され、または計算され、導出された)は、任意の適切な方法および任意の適切な組み合わせで表示することができる。場合によっては、表示される情報を、インターフェースを介して選択的に制御することができる。いくつかの実装では、情報(例えば、濃度または指標値)は、ROIの視覚画像に重ね合わせて表示される。
例えば、非限定的な例として、特定のスペクトルシグネチャの第1、第2、または第3の濃度値は、対象のROI上に、またはプロセッサと電気通信するディスプレイ上に、地図または等高線として表示することができる。空間的に変化する濃度値は、例えば、異なる色(例えば、疑似カラー)によって、または1つ以上の色の空間的に変化する強度によって表すことができる。別の非限定的な例として、1つ以上のスペクトルシグネチャの第1、第2、または第3の濃度値から導出された指標値(例えば、酸素化指数)もまた、ROIまたはディスプレイ上に地図または等高線として表示することができる。空間的に変化する濃度値または指標値は、例えば、異なる色によって、または1つ以上の色の空間的に変化する強度によって表すことができる。さらなる非限定的な例として、特定のスペクトルシグネチャの第1および第3の濃度値を、例えば、異なる色で、または並べて重ね合わせて表示して、ROIの異なる層における特定のスペクトルシグネチャの存在の相違を示すことができる。さらに別の非限定的な例として、1つ以上の合成画像データセットを、ROIの縮小された視覚画像上に重ね合わせて、ROI上に表示するか、またはディスプレイ上に表示することができる。
情報の診断および特徴付け
引き続き図2を参照すると、任意選択の、または追加のステップS216で、方法は、ROIに関する医学情報および/または診断情報を提供する。特性付けは、一般に、(i)第1のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値、(ii)第2のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第2の濃度値、(iii)第3のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値、(iv)1つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された1つ以上の合成画像データセットのうちの1つ以上に基づいている。場合によっては、特徴付けはまた、対象の過去の病状およびROIの場所など、他の要因も考慮に入れる。
引き続き図2を参照すると、任意選択の、または追加のステップS216で、方法は、ROIに関する医学情報および/または診断情報を提供する。特性付けは、一般に、(i)第1のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値、(ii)第2のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第2の濃度値、(iii)第3のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値、(iv)1つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第1の濃度値の少なくともサブセット、および第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された1つ以上の合成画像データセットのうちの1つ以上に基づいている。場合によっては、特徴付けはまた、対象の過去の病状およびROIの場所など、他の要因も考慮に入れる。
本発明の方法およびデバイスによって評価することができる状態の非限定的な例には、組織虚血、潰瘍形成、潰瘍進行、褥瘡形成、褥瘡進行、糖尿病性足潰瘍形成、糖尿病性足潰瘍進行、静脈うっ血、静脈性潰瘍疾患、感染症、ショック、心臓代償不全、呼吸不全、循環血液量減少、糖尿病の進行、うっ血性心不全、敗血症、脱水、出血、高血圧、化学物質への曝露、生物剤への曝露、放射線への曝露(放射線療法の被曝量を含むがこれらに限定されない)、炎症反応、創傷治癒の予測、および創傷形成の予測が含まれる。方法で評価するができる状態の例のより詳細は、本明細書の他の場所に提供されている。
他の方法
図4および5に開示されているスペクトル分析は、任意のスペクトル画像データセットに対して実行することができることに留意されたい。第2のスペクトル画像データセットまたは多層構造を備えたROIの存在を必ずしも必要としない。例えば、それは、単一のスペクトル画像データセット(例えば、単一の層)、または複数のスペクトル画像データセットからの任意のもの(例えば、ROIの任意の層)を分析するために適用することができる。また、特定のスペクトル範囲(例えば、第1または第2のスペクトル範囲)のスペクトル画像データセットを必ずしも必要としない。さらに、それは、本明細書に開示される1つ以上の他のステップとは別個に、または独立して使用することができる。
図4および5に開示されているスペクトル分析は、任意のスペクトル画像データセットに対して実行することができることに留意されたい。第2のスペクトル画像データセットまたは多層構造を備えたROIの存在を必ずしも必要としない。例えば、それは、単一のスペクトル画像データセット(例えば、単一の層)、または複数のスペクトル画像データセットからの任意のもの(例えば、ROIの任意の層)を分析するために適用することができる。また、特定のスペクトル範囲(例えば、第1または第2のスペクトル範囲)のスペクトル画像データセットを必ずしも必要としない。さらに、それは、本明細書に開示される1つ以上の他のステップとは別個に、または独立して使用することができる。
非限定的な例として、図7は、一般的なスペクトル画像データセットに対してスペクトル分析を実行する方法700を例解している。ステップS702で、ROIのスペクトル画像データセットが取得される。ステップ704で、初期吸収値は、ROIの2次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点において、および複数のスペクトル帯域における各単一のスペクトル帯域において、計算される。ステップS706で、補正値(例えば、所定のスペクトルシグネチャの吸収値)は、点の配列内の各それぞれの点において、および複数のスペクトル帯域における各単一のスペクトル帯域において、取得される。ステップS708において、初期吸収値は、補正値で補償されて、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域における各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を生成する。例えば、補正値(例えば、所定のスペクトルシグネチャの吸収値)は、点の配列内の各それぞれの点における、および第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における初期吸収値から減算される。ステップS710において、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を使用して、スペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの濃度値が判定される。いくつかの実装では、方法700はまた、表示ステップS712および特徴付けステップS714を含むがこれらに限定されない、1つ以上の追加の、任意選択の、または代替のステップを含む。
本明細書に開示される方法は、撮像能力を備えたまたは備えていないデバイスによって実行することができる。多くの実装では、本明細書に開示される方法は、本明細書に開示される本発明のデバイスによって実行される。
II.ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像デバイス
ここで図8見てみると、本発明のいくつかの実施形態によるハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像デバイス800を例解する概略図が描写されている。画像デバイス800は、一般に、撮像ユニット802、および撮像ユニットと電気的に通信する制御モジュール812を含む。電気通信は、ローカルまたはリモート、有線または無線であり得る。いくつかの実装では、画像デバイスは、照明アセンブリ804、通信インターフェース(複数可)814、およびディスプレイ816を含むがこれらに限定されない、1つ以上の追加の、または任意選択の要素を含む。
ここで図8見てみると、本発明のいくつかの実施形態によるハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像デバイス800を例解する概略図が描写されている。画像デバイス800は、一般に、撮像ユニット802、および撮像ユニットと電気的に通信する制御モジュール812を含む。電気通信は、ローカルまたはリモート、有線または無線であり得る。いくつかの実装では、画像デバイスは、照明アセンブリ804、通信インターフェース(複数可)814、およびディスプレイ816を含むがこれらに限定されない、1つ以上の追加の、または任意選択の要素を含む。
撮像ユニット802は、対象のROIから光を受信し、1つ以上のスペクトル画像データセットを生成するように構成されている。多くの実装では、撮像ユニットは、第1のスペクトル画像データセットおよび第2のスペクトル画像データセットを含むスペクトル画像データセットを生成するように構成されている。第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数の信号配列を含む。第1の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第1の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1のスペクトル範囲内にある。同様に、第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数の信号配列を含む。第2の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第2の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1のスペクトル範囲とは異なる第2のスペクトル範囲内にある。
いくつかの実装では、撮像ユニットは、レンズアセンブリ806、レンズアセンブリと光通信するスペクトルフィルタユニット808、およびスペクトルフィルタユニットと光通信する光センサユニット810を含む。レンズアセンブリは、単一のレンズであり得るか、または複数のレンズで構成され得、対象のROIからの光を受信するように構成されている。
スペクトルフィルタユニット808は、第1および第2の複数のスペクトル帯域によって特徴付けられ、光をフィルタリングするために使用される。スペクトルフィルタユニット808は、1つ以上のスペクトルフィルタを含むことができる。スペクトルフィルタは、一般に、フィルタ素子の配列(例えば、本明細書に開示されるフィルタ素子211)を含む。フィルタ素子は、スペクトル「バンドパス」、例えばフィルタを通過することが可能である成分波長の範囲の観点から説明できる。いくつかの実装では、フィルタ素子のバンドパスは、フィルタ素子が、固有波長または中心波長(FWHM)と比較して少なくとも半分透明である成分波長の範囲として定義される。例えば、少なくとも1つの成分波長に関して100%透明であるフィルタ素子のスペクトルバンドパスは、フィルタ素子が少なくとも50%透明である連続する成分波長の範囲である。特定の実装では、フィルタ素子のバンドパスは、成分波長(例えば、450〜480nm)に関して、または中心波長でのバンドパスの幅(例えば、465nmでの30nmまたは465nmでの±15nm)として同等に表現することができる。
フィルタ素子のバンドパスフィルタはまた、その「固有波長」、例えばフィルタが最も透明である波長、またはその「中心波長」、例えばスペクトルバンドパスの中点における成分波長の観点から説明することもできる。特定の実装では、バンドパスフィルタは、その固有波長または中心波長、およびそのスペクトルバンド幅の両方によって特徴付けられる。例えば、中心波長が340±2nm、FWHMバンド幅が10±2、ピーク透過率(例えば、バンドパス内の最大透過率)が50%のバンドパスフィルタは、330±4nm〜350±4nmの波長を有する各成分光の少なくとも25%が通過することを可能にする。
特定の実装では、フィルタ素子は、バンドパスフィルタ、例えば、特定の範囲の波長を有する放射線のみが通過することを可能にし、他の波長の通過を遮断するフィルタである。特定の実施形態では、フィルタ素子211のFWHMスペクトルバンドパス(例えば、フィルタを透過するバンドパスのサイズ)は、約100nm以下、好ましくは約50nm以下、より好ましくは約25nm以下である。さらに他の実施形態では、フィルタ素子211のFWHMスペクトルバンド幅は、250nm、200nm、200nm、175nm、150nm、150nm、125nm、100nm、90nm、80nm、75nm、70nm、65nm、60nm、55nm、50nm、45nm、40nm、35nm、30nm、25nm、20nm、15nm、10nm、9nm、8nm、7nm、6nm、5nm、4nm、3nm、2nm、または1nm以下である。
特定の実装では、フィルタ素子のバンドパスフィルタは、狭帯域通過フィルタである。特定の実装では、狭帯域通過フィルタは、25nm、24nm、23nm、22nm、21nm、20nm、19nm、18nm、17nm、16nm、15nm、14nm、13nm、12nm、11nm、10nm、9nm、8nm、7nm、6nm、5nm、4nm、3nm、2nm、または1nm以下のFWHMスペクトルバンド幅を有する。
いくつかの実装では、例えば図9に例解されるようなフィルタ素子は、少なくとも10nm、または少なくとも15nm、20nm、25nm、30nm、35nm、40nm、45nm、50nm、55nm、60nm、65nm、70nm、75nm、80nm、85nm、90nm、95nm、100nm、またはそれ以上によって分離されている、中心波長を有する複数のバンドパスフィルタである。
光センサユニット810は、フィルタリングされた光を受信し、フィルタリングされた光を、第1のスペクトル画像データセットおよび第2のスペクトル画像データセットに分解するように構成されている。第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数のスペクトル帯域に対応し、第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数のスペクトル帯域に対応する。
第1の撮像ユニット
図9を参照すると、いくつかの実装では、スペクトルフィルタユニットは、レンズアセンブリからの光をフィルタリングするためのフィルタまたはフィルタ配列201を含む。光センサユニットは、フィルタ201によってフィルタリングされた光を受信し、分解するための光センサまたは光センサ配列101を含む。本明細書に開示されるように、「フィルタ」および「フィルタ配列」という用語は、交換可能に使用され、「光センサ」および「光センサ配列」という用語は、交換可能に使用される。フィルタ配列201および/または光センサ配列101の構成は、WO2014/063117に開示されているものと実質的に同じまたは類似し得、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
図9を参照すると、いくつかの実装では、スペクトルフィルタユニットは、レンズアセンブリからの光をフィルタリングするためのフィルタまたはフィルタ配列201を含む。光センサユニットは、フィルタ201によってフィルタリングされた光を受信し、分解するための光センサまたは光センサ配列101を含む。本明細書に開示されるように、「フィルタ」および「フィルタ配列」という用語は、交換可能に使用され、「光センサ」および「光センサ配列」という用語は、交換可能に使用される。フィルタ配列201および/または光センサ配列101の構成は、WO2014/063117に開示されているものと実質的に同じまたは類似し得、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
いくつかの実装では、光センサ配列101は、光センサ111の配列を含む。例えば、詳細図110は、非限定的な例としてのみ、光センサ配列101に含まれるいくつかの光センサ111を概略的に示している。各光センサ111は、光センサに入射する光を変換することによって、それぞれの電気出力を生成する。
いくつかの実装では、光センサ配列101は、CCD(電荷結合デバイス)半導体センサ配列を含む。CCDセンサは、通常アナログデバイスである。光がCCDセンサ配列に当たると、光は、各光センサによって電荷に変換され、電荷として蓄積される。電荷は、CCDセンサ配列から読み取られるときに、光センサごとに光センサで電圧に変換される。多くの場合、ただし排他的ではないが、1つの光センサは、それぞれの単一のピクセルと同義である。ただし、様々な実装では、単一のピクセルは、2つ以上のピクセルを含むように構成されている。
いくつかの実装では、光センサ配列101は、CMOS(相補型金属酸化膜)半導体センサ配列を含む。CMOS光センサは、光検出器およびアクティブアンプを含むアクティブ光センサである。言い換えれば、CMOSセンサ配列内の各光センサは、それぞれの光検出器および対応するアクティブアンプを含む。
いくつかの実装では、光センサ配列101は、ハイブリッドCCD/CMOSセンサ配列を含む。いくつかの実装では、ハイブリッドCCD/CMOSセンサ配列は、CCD撮像基板にバンプボンディングされているCMOS読み出し集積回路(ROIC)を含む。いくつかの実装では、ハイブリッドCCD/CMOSセンサ配列は、最新のCMOS技術で利用可能な微細寸法を利用して、CMOS技術でCCDのような構造を実装することによって製造される。これは、個々のポリシリコンゲートを非常に小さなギャップで分離することによって実現することができる。
特定の光センサ111に入射する光は、フィルタ配列201内のそれぞれのフィルタによってフィルタリングされる。いくつかの実装では、フィルタ配列201は、フィルタ素子211の配列を含むように構成されている。
各フィルタ素子は、光センサ配列101内の光センサの配列のそれぞれの1つ以上によって受信された光をフィルタリングするように配置されている。各フィルタ素子はまた、複数のフィルタタイプのうちの1つであり、各フィルタタイプは、他のフィルタタイプとは異なるスペクトル通過帯域によって特徴付けられる。したがって、特定の光センサの電気出力は、特定の光センサ111に関連付けられたそれぞれのフィルタに関連付けられた特定のスペクトル通過帯域に関連付けられている。
例えば、詳細図210は、非限定的な例としてのみ、いくつかのフィルタタイプA、B、C、D、E、F、G、H、およびIが、フィルタ配列201に含まれていることを概略的に示している。一実装では、フィルタタイプA、B、C、D、E、F、G、H、およびIのうちの少なくとも2つは、異なるスペクトル通過帯域を有する。例えば、図9に例解するように、フィルタタイプAおよびBのフィルタ素子211a−1および211a−2は、それぞれ、異なるスペクトル通過帯域を有する。いくつかの実装では、フィルタタイプA、B、C、D、E、F、G、H、およびIのうちの少なくとも2つは、同じスペクトル通過帯域を有し、フィルタタイプA、B、C、D、E、F、G、H、およびIのうちの少なくとも2つは、異なるスペクトル通過帯域を有する。
いくつかの実装では、各フィルタタイプA、B、C、D、E、F、G、H、およびIは、他とは異なるスペクトル通過帯域を有する。いくつかの実装では、フィルタタイプA、B、C、D、E、F、G、H、およびIは、フィルタ配列201にわたって繰り返される3x3グリッドに配置されている。例えば、図9に例解するように、フィルタタイプAの3つのフィルタ素子211a−1、211b−1、211c−1は、フィルタタイプAのインスタンスが、いくつかの実装では、同じタイプの2つのフィルタ間の中心間距離d1が250ミクロン未満であるように、フィルタ配列201にわたって均一な分布で繰り返されることを示すために例解されている。いくつかの実装では、同じタイプの2つのフィルタ間の中心間距離d1は、100ミクロン未満である。
さらに、例えば図9に、9つのフィルタタイプが示されているが、当業者は、任意の数のフィルタタイプを様々な実装で使用することができることを、本開示から認識するであろう。例えば、いくつかの実装では、3、5、16、または25のフィルタタイプを様々な実装で使用することができる。追加的に、および/または代替的に、フィルタタイプの均一な分布が例解および説明されているが、当業者は、様々な実装において、1つ以上のフィルタタイプが、フィルタ配列全体に不均一な分布で分布され得ることを、本開示から認識するであろう。追加的に、および/または代替的に、当業者はまた、「白色光」または透明フィルタ素子が、フィルタ配列内のフィルタタイプの1つとして含まれ得ることを認識するであろう。
いくつかの実装では、フィルタ素子の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第1の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第1の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)第2の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)第2の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。例えば、第1の複数のフィルタタイプを、{A1、A2、…、Am}で表し、mは、3、4、5、16、25、または他の数であり得るとする。第2の複数のフィルタタイプを、{B1、B2、...、Bn}で表し、nは、3、4、5、16、25、または他の数であり得るとする。フィルタタイプAi(i=1、2、...、m)は、スペクトル帯域λAi(i=1、2、...、m)によって特徴付けられる。λA1、λA2、...、λAmの各々は、第1のスペクトル範囲(例えば、可視領域)にあり、他のλAに等しくない。同様に、フィルタタイプBj(j=1、2、…、n)は、スペクトル帯域λBj(j=1、2、…、n)によって特徴付けられる。λB1、λB2、...、λBnの各々は、第2のスペクトル範囲(例えば、赤外線または近赤外線範囲)にあり、λBに等しくない。
いくつかの実装では、第1の複数のフィルタタイプにおける少なくとも1つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布しており、第2の複数のフィルタタイプにおける少なくとも1つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。一実装では、第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。一実装では、第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。
光センサ配列101は、フィルタリングされた光を受信し、それを光センサ出力の配列に分解する。光センサ出力の配列の第1のサブセットは、例えば、制御モジュールによって選択されて、第1のスペクトル画像データセットを構築し、光センサ出力の配列の第2のサブセットは、第2のスペクトル画像データセットを構築するために選択される。選択は、フィルタタイプとの関連付けに基づいている。例えば、第1のサブセットは、第1のサブセット内のすべての光センサ出力が、第1の複数のフィルタタイプ(例えば、A1、A2、…、Am)における1つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。同様に、第2のサブセットは、第2のサブセット内のすべての光センサ出力が、第2の複数のフィルタタイプ(例えば、B1、B2、…、Bn)における1つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。
いくつかの例示的な特徴が図9に例解されているが、当業者は、簡潔にするために、および本明細書に開示される例示的な実装のより適切な態様を曖昧にしないために、様々な他の特徴が例解されていないことを、本開示から認識するであろう。例えば、光センサ配列101の出力を受信するための様々な電気的接続およびアクセス制御回路は、例解されていない。それにもかかわらず、当業者は、光センサ配列101の出力を受信するための電気接続およびアクセス制御回路の様々な構成のうちの少なくとも1つが、動作可能な単一のセンサハイパースペクトル撮像デバイスに含まれることを認識するであろう。さらに、本明細書に開示される制御モジュールは、光センサ配列101の出力をハイパースペクトルデータキューブに、選択し、組み立て、処理し、および分析するように構成されている。
第2の撮像ユニット
光センサユニット810は、2つ以上の光センサを含むことができ、フィルタユニット808は、2つ以上のフィルタを含むことができる。例えば、非限定的な例として、図10は、第1の光センサ101−1および第2の光センサ101−2を含む光センサユニット810、ならびに第1のフィルタ201−1および第2のフィルタ201−2を含むフィルタユニット808を例解している。いくつかの実装では、撮像ユニット802は、レンズアセンブリ806と光通信するダイクロイック光学素子1002を含み、光1008を第1の光ビーム1010−1および第2の光ビーム1010−2に分割する。例えば、ダイクロイック光学素子1002は、第1および第2の光ビーム(第1または第2の光ビームのいずれか)のうちの一方を反射し、第1および第2の光ビームのうちの他方を通過させるように構成することができる。ダイクロイック光学素子の例には、光学スプリッタ(複数可)、ダイクロイックミラー(複数可)、または他の光学素子が含まれるが、これらに限定されない。例として、図10は、第1の光ビームを透過し、第2の光ビームを反射するダイクロイックミラーを例解している。
光センサユニット810は、2つ以上の光センサを含むことができ、フィルタユニット808は、2つ以上のフィルタを含むことができる。例えば、非限定的な例として、図10は、第1の光センサ101−1および第2の光センサ101−2を含む光センサユニット810、ならびに第1のフィルタ201−1および第2のフィルタ201−2を含むフィルタユニット808を例解している。いくつかの実装では、撮像ユニット802は、レンズアセンブリ806と光通信するダイクロイック光学素子1002を含み、光1008を第1の光ビーム1010−1および第2の光ビーム1010−2に分割する。例えば、ダイクロイック光学素子1002は、第1および第2の光ビーム(第1または第2の光ビームのいずれか)のうちの一方を反射し、第1および第2の光ビームのうちの他方を通過させるように構成することができる。ダイクロイック光学素子の例には、光学スプリッタ(複数可)、ダイクロイックミラー(複数可)、または他の光学素子が含まれるが、これらに限定されない。例として、図10は、第1の光ビームを透過し、第2の光ビームを反射するダイクロイックミラーを例解している。
第1の光ビーム1010−1、第2の光ビーム1010−2、または第1の光ビーム1010−1および第2の光ビーム1010−2の両方は、第1および第2のスペクトル範囲の両方の光を含むことができる。代替的に、第1の光ビーム1010−1および第2の光ビーム1010−2の各々は、第1および第2のスペクトル範囲のうちの一方のみの光に実質的に限定することができる。例えば、一実装では、第1の光ビーム1010−1は、第1のスペクトル範囲の光のみを含み、第2の光ビーム1010−2は、第2のスペクトル範囲の光のみを含む。
第1のスペクトルフィルタ201−1は、ダイクロイック光学素子と光通信して、第1の光ビームをフィルタリングする。第2のスペクトルフィルタ201−2は、ダイクロイック光学素子と光通信して、第2の光ビームをフィルタリングする。第1のスペクトルフィルタは、フィルタ素子の第1の配列を含み、第2のスペクトルフィルタは、フィルタ素子の第2の配列を含む。フィルタ素子の第1の配列の数は、フィルタ素子の第2の配列の数と同じであり得るか、または異なり得る。第1のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つである。第2のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、第1または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つとは異なる、第1の複数のフィルタタイプのうちの別の1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの別の1つである。
すなわち、第1もしくは第2のスペクトルフィルタ、またはその両方は、第1のスペクトル範囲(例えば、可視光)のスペクトル帯域を有するフィルタタイプ内のフィルタ素子、および第2のスペクトル範囲(例えば、赤外線)のスペクトル帯域を有するフィルタタイプ内のフィルタ素子を含むことができる。例えば、非限定的な例として、一実装において、第1のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、{A1、A2、B1、B2}のうちの1つであり、第2のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、{A3、…、Am、B3、...、Bn}のうちの1つである。別の非限定的な例として、一実装において、第1のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、{A1、A2、…、Am、B1、B2}のうちの1つであり、第2のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、{B3、...、Bn}のうちの1つである。
一実装では、第1および第2のスペクトルフィルタの各々は、1つのスペクトル帯域にのみフィルタタイプ内のフィルタ素子を含む。例えば、非限定的な例として、一実装において、第1のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子は、{A1、A2、…、Am}のうちの1つであり、第2のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子は、{B1、B2、…、Bn}のうちの1つである。
第1の光センサ101―1は、第1のスペクトルフィルタ201―1と光通信して、第1のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を受信および分解する。第1の光センサは、光センサ出力の第1の配列を集合的に生成する光センサ素子111の第1の配列を含む。第2の光センサ101―2は、第2のスペクトルフィルタ202―2と光通信して、第2のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解する。第2の光センサ101―2は、光センサ出力の第2の配列を集合的に生成する光センサ素子の第2の配列を含む。
第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第1の配列の第1のサブセットおよび光センサ出力の第2の配列の第1のサブセットを選択することによって構築される。第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第1の配列の第2のサブセットおよび光センサ出力の第2の配列の第2のサブセットを選択することによって構築される。例えば、第1のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子が、{A1、A2、B1、B2}のうちの1つであり、第2のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子が、{A3、...、Am、B3、...、Bn}のうちの1つである一実装では、第1のスペクトル画像データセットは、{A1、A2}のうちの1つ以上に関連付けられている光センサ出力の第1の配列から光センサ出力を選択することによって、および、{A3、...、Am}のうちの1つ以上に関連付けられている光センサ出力の第2の配列から光センサ出力を選択することによって、構築することができる。同様に、第2のスペクトル画像データセットは、{B1、B2}のうちの1つ以上に関連付けられている光センサ出力の第1の配列から光センサ出力を選択することによって、および{B3、...、Bn}のうちの1つ以上に関連付けられている光センサ出力の第2の配列から光センサ出力を選択することによって、構築することができる。第1のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第1の配列内の各フィルタ素子が、{A1、A2、…、Am}のうちの1つであり、第2のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第2の配列内の各フィルタ素子が、{B1、B2、...、Bn}のうちの一つである一実装において、第1のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第2の配列からの光センサ出力の選択なしで構築されており、第2のスペクトルデータセットは、光センサ出力の第1の配列からの光センサ出力の選択なしに構築されている。
図10は、レンズユニットの後ろに配設されたダイクロイック光学素子を例解しているが、ダイクロイック光学素子は、他の場所に配設することもできる。例えば、代替の実装では、ダイクロイック光学素子は、レンズユニットの前に配設されており、レンズユニットは、ダイクロイック光学素子とスペクトルフィルタとの間に配設されている。このような実装では、ダイクロイック光学素子は、ROIからの光を第1の光ビームおよび第2の光ビームに分割するように構成されている。レンズユニットは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第1のレンズおよび第2のレンズを含み、第1のレンズは、第1の光ビームを受信するように構成されており、第2のレンズは、第2の光ビームを受信するように構成されている。第1のスペクトルフィルタは、第1のレンズと光通信しており、第2のスペクトルフィルタは、レンズアセンブリの第2のレンズと光通信する。一実装では、追加のレンズを使用して、ROIからダイクロイック光学素子に光を向ける。
第3の撮像ユニット
別の非限定的な例として、図11は、複数の光スプリッタ1104−1、1104−2、1104−3、…、1104−Mを含む光学スプリッタアセンブリを有する撮像ユニット802を例解している。光学スプリッタアセンブリは、レンズアセンブリからの光を複数の光ビーム1106−1、1106−2、1106−3、…、および1106−Mに分割する。そのような光学スプリッタアセンブリの例は、US2016/0249810に開示されており、これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
別の非限定的な例として、図11は、複数の光スプリッタ1104−1、1104−2、1104−3、…、1104−Mを含む光学スプリッタアセンブリを有する撮像ユニット802を例解している。光学スプリッタアセンブリは、レンズアセンブリからの光を複数の光ビーム1106−1、1106−2、1106−3、…、および1106−Mに分割する。そのような光学スプリッタアセンブリの例は、US2016/0249810に開示されており、これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
いくつかの実装では、フィルタユニット808は、複数のスペクトルフィルタ1102−1、1102−2、1102−3、…、1102−Mを含む。複数のスペクトルフィルタにおける各スペクトルフィルタは、シングルバンドパスフィルタ、デュアルバンドパスフィルタ、またはマルチバンドパスフィルタであり得る。本明細書で使用される場合、シングルバンドパスフィルタは、1つのスペクトル帯域の通過を可能にするスペクトルフィルタを指す。1つのスペクトル帯域は、第1または第2の複数のスペクトル帯域であり得る。本明細書で使用される場合、デュアルバンドパスフィルタは、2つのスペクトル帯域の通過を可能にするスペクトルフィルタを指す。2つのスペクトル帯域は、第1の複数のスペクトル帯域にあるか、第2の複数のスペクトル帯域にあるか、または一方は第1の複数のスペクトル帯域にあり、他方は第2の複数のスペクトル帯域にあり得る。本明細書で使用される場合、マルチバンドパスフィルタは、一般に、本明細書で開示されるスペクトルフィルタ201などの3つ以上のスペクトル帯域の通過を可能にするスペクトルフィルタを指す。
複数のスペクトルフィルタは、同じタイプ(例えば、信号、デュアル、またはマルチ)または異なるタイプのものであり得る。例えば、一実装では、複数のスペクトルフィルタ内の少なくとも1つのスペクトルフィルタは、US 2016/0249810に開示されるものなどのデュアルバンドパスフィルタであり、複数のスペクトルフィルタ内の少なくとも1つのスペクトルフィルタは、マルチバンドである。本明細書に開示されるスペクトルフィルタ201のようなパスフィルタ。一実装では、複数のスペクトルフィルタ内の各スペクトルフィルタは、デュアルバンドパスフィルタである。一実装では、複数のスペクトルフィルタ内の各スペクトルフィルタは、マルチバンドパスフィルタである。複数のスペクトルフィルタ1102−1、1102−2、1102−3、…、1102−Mにおけるそれぞれのスペクトルフィルタ内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプ(例えば、A1、A2、…、Am)のうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプ(例えば、B1、B2、…、Bn)のうちの1つである。
光センサユニット810は、複数の光センサ101−1、101−2、101−3、…、101−Mを含む。複数の光センサ内における各それぞれの光センサは、複数のスペクトルフィルタにおける対応するスペクトルフィルタによって覆われている。各それぞれの光センサは、対応するスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を受信し、それを光センサ出力の配列に分解する。
第1のスペクトル画像データセットは、複数の光センサから光センサ出力の第1のサブセットを選択することによって構築され、第2のスペクトル画像データセットは、複数の光センサから光センサ出力の第2のサブセットを選択することによって構築される。本明細書の他の場所に開示されているように、選択は、フィルタタイプとの関連付けに基づいている。例えば、第1のサブセットは、第1のサブセット内のすべての光センサ出力が、第1の複数のフィルタタイプ(例えば、A1、A2、…、Am)における1つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。同様に、第2のサブセットは、第2のサブセット内のすべての光センサ出力が、第2の複数のフィルタタイプ(例えば、B1、B2、…、Bn)における1つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。
追加の、任意選択の、および/または代替の構成要素
図8および12を参照すると、いくつかの実装では、撮像デバイス800は、対象のROIを照射するために光を生成する照明アセンブリ804を含む。照明アセンブリ804によって生成された光は、複数の成分波長を含むスペクトルを有することができる。スペクトルには、とりわけ、X線帯域(約0.01nm〜約10nmの範囲)、紫外線(UV)帯域(約10nm〜約400nmの範囲)、可視帯域(約400nm〜約700nmの範囲)、近赤外線(NIR)帯域(約700nm〜約2500nmの範囲)、中波赤外線(MWIR)帯域(約2500nm〜約10μmの範囲)、長波赤外線(LWIR)帯域(約10μm〜約100μmの範囲)、テラヘルツ(THz)帯域(約100μm〜約1mmの範囲)、または約1mm〜約300mmの範囲のミリ波帯域(マイクロ波帯域とも呼ばれる)の成分波長を含めることができる。NIR、MWIR、およびLWIRは、本明細書では集合的に、赤外線(IR)帯域と呼ばれる。光は、帯域のうちの1つ内の複数の成分波長、例えば、NIR帯域内の、またはTHz内の複数の波長を含むことができる。代替的に、光は、1つの帯域内の1つ以上の成分波長、および異なる帯域内の1つ以上の成分波長、例えば、可視光内のいくつかの波長、およびIR内のいくつかの波長を含むことができる。可視帯域およびNIR帯域の両方の波長を備えた光は、本明細書では、「VNIR」と呼ばれる。他の有用な範囲には、1,000〜2,500nmの領域(短波赤外線またはSWIR)が含まれる場合がある。照明構成の例は、WO2014/063117、US2013/0137961、US2015/0271380、US2016/0249810、US2017/0067781、US2017/0150903、およびUS2017/0272666に開示されており、これらのそれぞれは、参照により全体が本明細書に組み込まれる。
図8および12を参照すると、いくつかの実装では、撮像デバイス800は、対象のROIを照射するために光を生成する照明アセンブリ804を含む。照明アセンブリ804によって生成された光は、複数の成分波長を含むスペクトルを有することができる。スペクトルには、とりわけ、X線帯域(約0.01nm〜約10nmの範囲)、紫外線(UV)帯域(約10nm〜約400nmの範囲)、可視帯域(約400nm〜約700nmの範囲)、近赤外線(NIR)帯域(約700nm〜約2500nmの範囲)、中波赤外線(MWIR)帯域(約2500nm〜約10μmの範囲)、長波赤外線(LWIR)帯域(約10μm〜約100μmの範囲)、テラヘルツ(THz)帯域(約100μm〜約1mmの範囲)、または約1mm〜約300mmの範囲のミリ波帯域(マイクロ波帯域とも呼ばれる)の成分波長を含めることができる。NIR、MWIR、およびLWIRは、本明細書では集合的に、赤外線(IR)帯域と呼ばれる。光は、帯域のうちの1つ内の複数の成分波長、例えば、NIR帯域内の、またはTHz内の複数の波長を含むことができる。代替的に、光は、1つの帯域内の1つ以上の成分波長、および異なる帯域内の1つ以上の成分波長、例えば、可視光内のいくつかの波長、およびIR内のいくつかの波長を含むことができる。可視帯域およびNIR帯域の両方の波長を備えた光は、本明細書では、「VNIR」と呼ばれる。他の有用な範囲には、1,000〜2,500nmの領域(短波赤外線またはSWIR)が含まれる場合がある。照明構成の例は、WO2014/063117、US2013/0137961、US2015/0271380、US2016/0249810、US2017/0067781、US2017/0150903、およびUS2017/0272666に開示されており、これらのそれぞれは、参照により全体が本明細書に組み込まれる。
いくつかの実装では、照明アセンブリ804は、1つ以上の光源1202を含む。例えば、照明アセンブリ804は、単一の広帯域光源、単一の狭帯域光源、複数の狭帯域光源、または1つ以上の広帯域光源と1つ以上の狭帯域光源との組み合わせを含むことができる。「広帯域」とは、少なくとも1つの帯域のかなりの部分にわたる、例えば、少なくとも20%、もしくは少なくとも30%、もしくは少なくとも40%、もしくは少なくとも50%、もしくは少なくとも60%、もしくは少なくとも70%、もしくは少なくとも80%、もしくは少なくとも90%、もしくは少なくとも95%以上、または帯域全体にさえわたる成分波長を含み、任意選択で、1つ以上の他の帯域内の成分波長を含む光を意味する。「白色光源」は、少なくとも可視帯域のかなりの部分に広がるため、広帯域であると見なされる。「狭帯域」とは、単一の帯域の狭いスペクトル領域、例えば、20%未満、または15%未満、または10%未満、または5%未満、または2%未満、または1%未満、または0.5%未満にわたる成分を含む光を意味する。狭帯域光源は、単一の帯域に限定する必要はないが、複数の帯域の波長を含むことができる。複数の狭帯域光源は、各々、単一の帯域のごく一部分内でのみ個別に光を生成することができるが、一緒に1つ以上の帯域のかなりの部分をカバーする光を生成することができ、例えば、一緒に広帯域光源を構成することができる。
適切な光源の一例は、Lowel Pro−Light Focus Flood Lightなどのハロゲンランプを使用する拡散光源である。ハロゲンランプは、昼光スペクトルの精密な複製である強力な広帯域白色光を生成する。他の適切な光源には、キセノンランプ、hydrargyrum medium−arc iodideランプ、および/または発光ダイオードが含まれる。いくつかの実施形態では、光源は、調節可能である。他のタイプの光源も適している。
一実装では、照明アセンブリは、1つ以上の白熱灯、1つ以上のキセノンランプ、1つ以上のハロゲンランプ、1つ以上のhydrargyrum medium−arc iodide、および1つ以上の広帯域発光ダイオード(LED)、またはそれらの任意の組み合わせを含む。別の実装では、照明アセンブリは、第1のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第1の光源、および第2のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第2の光源を含む。
いくつかの実装では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジング1204の外側に放射状に配設された複数の光源を含む。一実装では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジングの外側に放射状に配設された複数の光源セットを含む。複数の光源セットにおける各光源セットは、第1のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第1の光源、および第2のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第2の光源を含む。複数の光源セットにおける各光源セット内の各光源は、レンズアセンブリからオフセットされ、各それぞれの光源からの光が、対象のROIによって後方散乱され、次にレンズアセンブリを通過するように配置されている。各光源セット内の各光は、レンズアセンブリに対して異なる径方向位置を有する。光源配置の例は、US2016/0249810およびUS9,526,427に開示されており、これらの各々は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
使用する特定の光源に応じて、光の成分波長の相対強度は、均一であるか(例えば、スペクトル全体で実質的に同じであるか)、波長の関数として滑らかに変化するか、または不規則である(例えば、いくつかの波長が、わずかにより長いか、またはより短い波長よりも、大幅に高い強度を有する)、および/またはギャップを有し得る。代替的に、光は、互いに重ならない電磁スペクトルの領域に1つ以上の狭帯域スペクトルを含むことができる。
いくつかの実装では、照明アセンブリ806は、1つ以上の光源1202から放出される光の焦点特性を変更するためのレンズを含む。一実装では、レンズは、対象のROIが実質的に均一に照射され得るように選択される。すなわち、ROIの1つのサブ領域での光の強度は、ROIの別のサブ領域での光の強度と実質的に同じである。別の実装では、光の強度は、サブ領域ごとに異なる。
いくつかの実装では、撮像デバイス800は、照明アセンブリの前に配設され、選択された偏光を有しない任意の光を除去するように構成された1つ以上の第1の偏光子1206を含む。1つ以上の偏光子1206は、例えば、偏光ビームスプリッタまたは薄膜偏光子であり得る。偏光は、例えば、1つ以上の偏光子1206を適切に回転させることによって選択することができる。
いくつかの実装では、撮像デバイス800は、選択された偏光を有しない任意の光を除去するように構成された1つ以上の第2の偏光子1208をさらに含む。1つ以上の偏光子1208は、例えば、偏光ビームスプリッタまたは薄膜偏光子であり得る。偏光は、例えば、1つ以上の偏光子1208を適切に回転させることによって選択することができる。
いくつかの実装では、1つ以上の第1の偏光子1206は、少なくとも1つの第1の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成されており、1つ以上の第2の偏光子1208は、少なくとも1つの第2の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成されている。少なくとも1つの第1の偏光における各偏光は、少なくとも1つの第2の偏光とは異なる方向であり、少なくとも1つの第2の偏光における各偏光は、少なくとも1つの第1の偏光とは異なる方向である。一実装において、少なくとも1つの第1の偏光における偏光は、少なくとも第2の偏光における偏光に対して実質的に垂直である。
図8および13を参照すると、いくつかの実装では、撮像デバイス800は、撮像ユニット802、任意選択の照明アセンブリ804、1つ以上の中央処理デバイス(CPU)1308、任意選択の主不揮発性記憶ユニット1340、任意選択のコントローラ1342、不揮発性記憶ユニット1340から任意選択でロードされるプログラムおよびデータを含むシステム制御プログラム(例えば、制御モジュール812)、データ、およびアプリケーションプログラムを記憶するためのシステムメモリ1314を含む。いくつかの実装では、不揮発性記憶ユニット1340は、ソフトウェアおよびデータを記憶するためのメモリカードを含む。記憶ユニット1340は、任意選択で、コントローラ1342によって制御される。
メモリまたは制御モジュール812は、撮像ユニット802と電気的に通信する。電気通信は、有線または無線を使用して、ローカルまたはリモートであり得る。制御モジュール812は、撮像ユニットからROIの第1および第2のスペクトル画像データセットを受信し、スペクトル分析を実行して、ROIのスペクトルシグネチャ(複数可)を判定するように構成されている。多くの実装では、制御モジュールは、第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行して、第1のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定するように構成されている。制御モジュールはまた、第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行して、第2のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第2の濃度値を判定するように構成されている。第1および第2の濃度値は、ROIの2次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点において判定される。いくつかの実装では、制御モジュールは、点の配列内の各それぞれの点における第3のスペクトルシグネチャセット内の1つまたは各スペクトルシグネチャの第3の濃度値を生成するようにさらに構成される。例えば、いくつかの実装では、第1、第2、および第3のスペクトルシグネチャセットの各々は、第1のスペクトルシグネチャ(例えば、オキシヘモグロビンまたはデオキシヘモグロビン)を含み、第1のスペクトルシグネチャの第3の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャの第1の濃度値で、第1のスペクトルシグネチャの第2の濃度値を補償することによって生成される。
いくつかの実装では、撮像デバイス800は、任意選択で、1つ以上の入力デバイス1306(例えば、タッチスクリーン、ボタン、またはスイッチ)を含むユーザインターフェース1302および/または任意選択のディスプレイ816を含む。追加的に、および/または代替的に、いくつかの実装では、撮像デバイス800は、ハンドヘルドデバイス、スマートフォン(など)、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、および/またはサーバシステムなどの外部デバイスによって制御され得る。そのために、撮像デバイス800は、任意の有線または無線の外部デバイスまたは通信ネットワーク(例えば、インターネットなどの広域ネットワーク)1313に接続するための1つ以上の通信インターフェース814を含む。撮像デバイス800は、前述の素子を相互接続するための内部バス1310を含む。通信バス1310は、前述の構成要素間の通信を相互接続および制御する回路(チップセットと呼ばれることもある)を含み得る。
いくつかの実装では、撮像デバイス800は、通信ネットワーク1313と通信し、それにより、撮像デバイス800が、通信ネットワーク、特にセルラー、WiFi、ZigBee、BlueTooth、IEEE 802.11b、802.11a、802.11g、または802.11nなどの無線リンクを含むものを通じて、モバイル通信デバイス間でデータを送信および/または受信することを可能にする。通信ネットワークは、データ送信をサポートするように構成された任意の適切な通信ネットワークであり得る。適切な通信ネットワークには、セルラーネットワーク、ワイドエリアネットワーク(WAN)、ローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネット、IEEE 802.11b、802.11a、802.11g、または802.11nワイヤレスネットワーク、陸上通信線、ケーブル回線、光ファイバー線などが含まれるが、これらに限定されない。撮像システムは、実施形態または所望の機能に応じて、生データもしくは部分的に処理されたデータまたはその両方を同時に送信することによって、それ自体の計算能力のおかげで完全にオフラインでネットワーク上で動作することができる。
システムメモリ1314は、DRAM、SRAM、DDR RAM、または他のランダムアクセスソリッドステートメモリデバイスなどの高速ランダムアクセスメモリを含み、通常、不揮発性メモリフラッシュメモリデバイス、または他の非一時的なソリッドステート記憶デバイスを含む。システムメモリ1314は、任意選択で、CPU(複数可)1308から遠隔設置された1つ以上の記憶デバイスを含む。システムメモリ1314、または交互に、システムメモリ1314内の非一時的メモリデバイス(複数可)は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。
いくつかの実装では、撮像デバイス800の動作は、主に、CPU1308によって実行されるオペレーティングシステム1320によって制御される。オペレーティングシステムは、システムメモリ1314および/または記憶ユニット1340に記憶することができる。いくつかの実施形態では、画像デバイス800は、オペレーティングシステムによって制御されるのではなく、むしろ、ハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアのいくつかの他の適切な組み合わせによって制御される。
いくつかの実装では、システムメモリ1314は、本明細書に記載の様々なファイルおよびデータ構造へのアクセスを制御するためのファイルシステム1322のうちの1つ以上、撮像デバイス800に関連付けられたおよび/または統合された光源を制御するための照明ソフトウェア制御モジュール1324、光学制御モジュール1328、撮像ユニット802によって取得されたセンサデータ1332を記憶するための、および取得されたセンサから組み立てられたハイパースペクトルデータキューブデータ1336を記憶するためのセンサデータストア1331、取得されたセンサデータを操作するためのデータ処理ソフトウェアモジュール1334、および外部デバイス(例えば、ハンドヘルドデバイス、ラップトップコンピュータ、またはデスクトップコンピュータ)および/または通信ネットワーク(例えば、インターネットなどの広域ネットワーク)に接続する通信インターフェース312を制御するための通信インターフェースソフトウェア制御モジュール1338を含む。
いくつかの実装では、取得されたセンサデータ1332は、フィルタタイプによって配置および記憶される。取得されたセンサデータ1332およびハイパースペクトルデータキューブデータ1336は、システムメモリ1314に記憶することができ、撮像デバイス800が所与の時間に実行した分析のどの段階かに応じて、同時に存在する必要はない。いくつかの実装では、対象を撮像する前、および取得されたセンサデータまたはその処理されたデータファイルを通信した後、撮像デバイス800は、取得されたセンサデータ1332もハイパースペクトルデータキューブデータ1336も含まない。いくつかの実装では、対象を撮像した後、取得されたセンサデータまたはその処理されたデータファイルを通信した後、撮像デバイス800は、取得したセンサデータ1332および/またはハイパースペクトルデータキューブデータ1336を一定期間(例えば、記憶スペースが必要とされるまで、所定の時間など)保持する。
いくつかの実装では、上記で特定されたプログラムまたはソフトウェアモジュールは、上記の機能を実行するための命令のセットに対応する。命令のセットは、1つ以上のプロセッサ、例えば、CPU(複数可)1308によって実行することができる。上記デ特定されたソフトウェアモジュールまたはプログラム(例えば、命令のセット)は、別々のソフトウェアプログラム、手順、またはモジュールとして実装される必要はなく、したがって、これらのプログラムまたはモジュールの様々なサブセットは、様々な実装において組み合わされ、または他の方法で再配置され得る。いくつかの実施形態では、システムメモリ1314は、上記で特定されたモジュールおよびデータ構造のサブセットを記憶する。さらに、システムメモリ1314は、上記に記載されていない追加のモジュールおよびデータ構造を記憶することができる。
システムメモリ1314はまた、任意選択で、図13に例解されていない以下のソフトウェアモジュール、つまり複数の病状のプロファイルを含むスペクトルライブラリ、測定されたハイパースペクトルデータをスペクトルライブラリと比較するためのスペクトルアナライザソフトウェアモジュール、追加のセンサのための制御モジュール、1つ以上の追加のセンサによって取得された情報、ハイパースペクトル画像、ハイパースペクトルデータキューブに基づいて組み立てられ、任意選択で追加のセンサによって取得された情報と、融合されたハイパースペクトル画像を生成するための画像コンストラクタソフトウェアモジュール、追加のセンサによって取得されたデータを、ハイパースペクトルデータキューブに統合するための融合ソフトウェア制御モジュール、および組み込みディスプレイを制御するためのディスプレイソフトウェア制御モジュールのうちの1つ以上も含む。
対象を検査し、および/または対象のハイパースペクトル画像を表示している間、医師は、任意選択で、ハイパースペクトル画像および/または診断出力が基づく1つ以上のパラメータを変更する画像デバイス800に入力を提供することができる。いくつかの実装では、この入力は、入力デバイス1306を使用して提供される。とりわけ、画像デバイスは、スペクトルアナライザによって選択されたスペクトル部分を変更するために(例えば、分析感度の閾値を変更するために)、または画像アセンブラによって生成された画像の外観を変更するために(例えば、強度地図からトポロジカルレンダリングに切り替えるために)制御され得る。
いくつかの実装では、撮像デバイス800は、サブシステムに命令を伝達して、撮像ユニット802およびフィルタユニット808のうちの一方の感知特性(例えば、検出される露出設定、フレームレート、積分レート、または波長)を変更するように指示され得る。他のパラメータも変更することができる。例えば、撮像デバイス800は、スクリーニング目的のために対象の広視野画像を取得するように、または特定の関心領域の近接画像を取得するように指示され得る。
いくつかの実装では、撮像デバイス800は、コントローラ1342または記憶ユニット1340を含まない。いくつかのそのような実装では、メモリ1314およびCPU1308は、1つ以上の特定用途向け集積回路チップ(ASIC)および/またはプログラマブルロジックデバイス(例えば、FGPA−フィールドプログラマブルゲートアレイ)である。例えば、いくつかの実装では、ASICおよび/またはプログラムされたFPGAは、照明制御モジュール1324、光学制御モジュール1328、データ処理モジュール1334、および/または通信インターフェース制御モジュール1338の命令を含む。いくつかの実装では、ASICおよび/またはFPGAは、データストア1331、そこに記憶されたセンサデータ1332、および/またはそこに記憶されたハイパースペクトル/マルチスペクトルデータキューブ1336のための記憶スペースをさらに含む。
いくつかの実装では、システムメモリ1314は、画像デバイス800によって生成されたハイパースペクトルデータを様々な病状に関連付けられた既知のスペクトルパターンと比較するためのスペクトルライブラリおよびスペクトルアナライザを含む。いくつかの実装では、取得されたハイパースペクトルデータの分析は、例えばクラウドコンピューティング環境において、ハンドヘルドデバイス、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、外部サーバなどの外部デバイス上で実行される。
いくつかの実装では、スペクトルライブラリは、複数の病状のプロファイルを含み、その各々は、病状に固有のスペクトル特徴のセットを含む。スペクトルアナライザは、スペクトル特性を使用して、測定されたハイパースペクトルデータキューブに対応する対象の領域が病状に苦しんでいる確率を判定する。いくつかの実装では、各プロファイルは、状態に関する追加情報、例えば、状態が悪性であるか良性であるかに関する情報、治療の選択肢などを含む。いくつかの実装では、各プロファイルは、生物学的情報、例えば、異なる肌タイプの対象の検出条件を変更するために使用される情報を含む。いくつかの実装では、スペクトルライブラリは、単一のデータベースに記憶される。他の実装では、そのようなデータは、代わりに、同じコンピュータによって、例えば、ワイドエリアネットワークによってアドレス指定可能な2つ以上のコンピュータ上で、すべてがホストされ得るか、またはされ得ない複数のデータベースに記憶される。いくつかの実装では、スペクトルライブラリは、記憶ユニット1340に電子的に記憶され、ハイパースペクトルデータキューブデータの分析中に必要なときにコントローラ1342を使用して呼び出される。
いくつかの実装では、スペクトルアナライザは、事前に判定された病状のスペクトル特徴を、定義されたスペクトル範囲内の対象のスペクトルと比較することによって、ハイパースペクトルデータキューブデータから導出された特定のスペクトルであって、事前に定義されたスペクトル範囲(例えば、特定の病状に固有のスペクトル範囲)を有するスペクトルを分析する。いくつかの実装では、事前に定義されたスペクトル範囲は、患者(例えば、対象280の身体の領域280a)に関する組織のデオキシヘモグロビンレベル、オキシヘモグロビンレベル、総ヘモグロビンレベル、酸素飽和度、酸素灌流、水和レベル、総ヘマトクリットレベル、メラニンレベル、およびコラーゲンレベルのうちの1つ以上の値に対応する。定義されたスペクトル範囲内でのみこのような比較を実行すると、特徴付けの精度が向上し、そのような特性付けを実行するために必要な計算能力が低下する。
いくつかの実装では、病状は、組織虚血、潰瘍形成、潰瘍進行、褥瘡形成、褥瘡進行、糖尿病性足潰瘍形成、糖尿病性足潰瘍進行、静脈うっ血、静脈性潰瘍疾患、感染症、ショック、心臓代償不全、呼吸不全、循環血液量減少、糖尿病の進行、うっ血性心不全、敗血症、脱水、出血、高血圧、化学物質への曝露、生物剤への曝露、放射線への曝露(放射線療法の被曝量を含むがこれらに限定されない)、炎症反応、創傷治癒の予測、および創傷形成の予測からなる群から選択される。
いくつかの実装では、スペクトルアナライザは、患者の病状に対応するハイパースペクトルデータキューブ内のスペクトルシグネチャを特定する。特定の実装では、これは、患者の組織に関連付けられた組織における酸化または水和のパターンを特定することによって達成される。いくつかの実装では、ハイパースペクトルデータキューブの分析は、ハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも1つの輝度を調整すること(例えば、スペクトル帯域No.iにおける画像平面310_i、スペクトル帯域No.jにおける画像平面320_j)、ハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも1つのコントラストを調整すること、ハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも1つからアーティファクトを除去すること、サブハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも1つの1つ以上のサブピクセルを処理すること、および複数のデジタル画像から組み立てられたスペクトルハイパーキューブを変換することのうちの少なくとも1つを実行することを含む。
いくつかの実装では、ディスプレイ制御モジュールから画像(例えば、カラー画像、単波長画像、またはハイパースペクトル/マルチスペクトル画像)を受信し、画像を表示するディスプレイ816。任意選択で、表示サブシステムはまた、追加情報を含む凡例も表示する。例えば、凡例は、領域が特定の病状を有する可能性、病状のカテゴリ、病状の推定年齢、病状の境界を示す情報、病状の治療に関する情報、検査の対象となる可能性のある新しい領域を示す情報、および/または診断を取得するのに役立ち得る可能性のある新しい情報を示す情報、例えば、分析され得る別のテストまたは別のスペクトル領域を示しうる。
いくつかの実装では、ハウジングディスプレイは、撮像デバイス800のハウジングに組み込まれている。そのような実装の例では、プロセッサ1308と電子通信するビデオディスプレイが含まれる。いくつかの実装では、ハウジングディスプレイは、表示された画像を操作するため、および/または画像デバイス800を制御するために使用されるタッチスクリーンディスプレイである。
いくつかの実装では、通信インターフェース814は、モバイルデバイスディスプレイを有するモバイルデバイスのためのドッキングステーションを含む。スマートフォン、携帯情報端末(PDA)、エンタープライズデジタルアシスタント、タブレットコンピュータ、IPOD、デジタルカメラ、またはポータブルミュージックプレーヤーなどのモバイルデバイスを、ドッキングステーションに接続して、効果的にモバイルデバイスディスプレイを撮像デバイス800上にマウントすることができる。任意選択で、モバイルデバイスは、表示された画像を操作するため、および/または画像デバイス800を制御するために使用される。
いくつかの実装では、撮像デバイス800は、画像が表示される、例えば、ハンドヘルドデバイス、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、テレビ、IPOD、またはプロジェクタユニット上の外部ディスプレイと、有線または無線通信するように構成されている。任意選択で、外部デバイス上のユーザインターフェースを使用して、表示された画像を操作し、および/または撮像デバイス800を制御する。
いくつかの実装では、画像をリアルタイムでディスプレイに表示することができる。リアルタイム画像は、例えば、対象の画像に焦点を合わせるため、適切な関心領域を選択するため、および対象の画像をズームインまたはズームアウトするために使用することができる。一実施形態では、対象のリアルタイム画像は、検出器フィルタによって覆われていない光学検出器によって捕捉されたカラー画像である。いくつかの実装では、イメージャサブシステムは、対象のトゥルーカラー画像を捕捉するための専用の光学検出器を含む。いくつかの実装では、対象のリアルタイム画像は、検出器フィルタで覆われた光検出器によって捕捉された単波長または狭帯域(例えば、10〜50nm)の画像である。これらの実施形態では、イメージャサブシステム内の検出器フィルタによって覆われた任意の光学検出器を、(i)ハイパースペクトルデータキューブへの統合のために対象のデジタル画像を分解すること、および(ii)焦点を合わせるために狭帯域画像を分解すること、またはそうでなければ撮像デバイス800の光学特性を操作することの目的で使用することができる。
いくつかの実装では、撮像ユニットによって収集されたデータから構築されたハイパースペクトル画像は、内部ハウジングディスプレイ、マウントハウジングディスプレイ、または外部ディスプレイに表示される。組み立てられたハイパースペクトルデータ(例えば、ハイパースペクトル/マルチスペクトルデータキューブに存在する)を使用して、1つ以上のパラメータに基づいて、撮像された対象または対象の2次元表現を作成する。撮像システムメモリまたは外部デバイスに記憶された画像コンストラクタモジュールは、例えば、分析されたスペクトルに基づいて画像を構築する。具体的には、画像コンストラクタは、スペクトル内の情報の表現を作成する。一例では、画像コンストラクタは、スペクトル内の1つ以上の特定の波長(または波長範囲)の空間的に変化する強度が、可視マーカの対応する空間的に変化する強度によって表される2次元強度地図を構築する。
いくつかの実装では、画像コンストラクタは、ハイパースペクトル画像を、1つ以上の追加のセンサから取得された情報と融合させる。適切な画像融合方法の非限定的な例には、バンドオーバーレイ、ハイパスフィルタリング方法、強度色相飽和、主成分分析、および離散ウェーブレット変換が含まれる。
本明細書に開示されるシステム、方法、およびデバイスは、多種多様な病状を診断特徴付けるために使用することができる。ローカルまたはリモートで使用することができる。例えば、それらは、分散環境、診療所環境、およびWO2014/063117に開示されているような自己/家庭診断環境で使用することができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。本明細書に開示されるシステム、方法、およびデバイスは、ROIに関するより正確なおよび/またはより完全な医療情報を提供することができる。
ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像によって評価することができる状態の非限定的な例には、組織虚血、潰瘍形成、潰瘍進行、褥瘡形成、褥瘡進行、糖尿病性足潰瘍形成、糖尿病性足潰瘍進行、静脈うっ血、静脈性潰瘍疾患、感染症、ショック、心臓代償不全、呼吸不全、循環血液量減少、糖尿病の進行、うっ血性心不全、敗血症、脱水、出血、高血圧、化学物質への曝露、生物剤への曝露、放射線への曝露(放射線療法の被曝量を含むがこれらに限定されない)、炎症反応、創傷治癒の予測、および創傷形成の予測が含まれる。
一実施形態では、患者の病状を評価するために、1つ以上の皮膚または血液成分の濃度が判定される。医学的評価に有用な成分の非限定的な例には、デオキシヘモグロビンレベル、オキシヘモグロビンレベル、総ヘモグロビンレベル、酸素飽和度、酸素灌流、水和レベル、総ヘマトクリットレベル、メラニンレベル、コラーゲンレベル、およびビリルビンレベルが含まれる。同様に、皮膚または血液成分のパターン、勾配、または経時変化を使用して、患者の病状に関する情報を提供することができる。
一実施形態では、本明細書に記載のシステム、方法、およびデバイスを使用して、組織酸素濃度計、および対応して、表在血管系の酸素測定から導出された患者の健康に関連する病状を評価する。特定の実施形態では、本明細書に記載のシステム、方法、およびデバイスは、酸素化ヘモグロビン、脱酸素化ヘモグロビン、酸素飽和度、および酸素灌流の測定を可能にする。これらのデータの処理は、例えば、診断、予後、治療の割り当て、手術の割り当て、および重症下肢虚血、糖尿病性足潰瘍、褥瘡、末梢血管疾患、外科組織の健康などの病状に対する手術の実行において医師を支援するための情報を提供する。
一実施形態では、本明細書に記載のシステム、方法、およびデバイスは、糖尿病性潰瘍および褥瘡を評価するために使用される。糖尿病性足潰瘍の発症は、一般に、歩行中に足を保護する皮膚の真皮と皮下脂肪との間のバリアの破壊の結果である。この裂傷は、真皮への圧力の増加につながり、組織の虚血および最終的な死をもたらし、最終的には潰瘍の形で現れる可能性がある(Frykberg R.G.et al.、Diabetes Care 1998、21(10)、1714−9)。ハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像によるオキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および/または酸素飽和レベルの測定は、例えば、ROIでの潰瘍形成の可能性、潰瘍の診断、潰瘍の境界の特定、潰瘍形成の進行または退行、潰瘍の治癒の予後、潰瘍に起因する切断の可能性に関する医療情報を提供することができる。潰瘍、例えば糖尿病性足潰瘍の検出および特徴付けのためのハイパースペクトル/マルチスペクトル法に関するさらなる情報は、米国特許出願公開第2007/0038042号、およびNouvong A.et al.,Diabetes Care.2009 Nov;32(11):2056−61に見られ、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
病状の他の例には、組織の生存能力(例えば、組織が死んでいるか、または生きているか、および/または組織が生き続けると予測されるかどうか)、組織虚血、悪性細胞または組織(例えば、良性腫瘍、異形成、前癌組織、転移からの悪性の描写)、組織感染および/または炎症、および/または病原体の存在(例えば、細菌またはウイルスの数)が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態は、異なるタイプの組織を互いに区別すること、例えば、骨を、表皮、皮膚、および/または血管系から区別することを含む。いくつかの実施形態は、血管系の特徴付けを除外している。
さらに他の実施形態では、本明細書で提供されるシステム、方法、およびデバイスは、例えば、外科的マージンを判定し、切除の前後の外科的マージンの適切性を評価し、ほぼリアルタイムまたはリアルタイムで組織生存率を評価または監視するために、または画像誘導手術を支援するために、手術中に使用することができる。手術中のハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像の使用の詳細については、Holzer M.S.et al.,J Urol.2011 Aug;186(2):400−4、Gibbs−Strauss S.L.et al.,Mol Imaging.2011 Apr;10(2):91−101、およびPanasyuk S.V.et al.,Cancer Biol Ther.2007 Mar;6(3):439−46を参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
医学的評価におけるハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像の使用の詳細については、例えば、Chin J.A.et al.,J Vasc Surg.2011 Dec;54(6):1679−88、Khaodhiar L.et al.,Diabetes Care 2007;30:903−910、Zuzak K.J.et al.,Anal Chem.2002 May 1;74(9):2021−8、Uhr J.W.et al.,Transl Res.2012 May;159(5):366−75、Chin M.S.et al.,J Biomed Opt.2012 Feb;17(2):026010、Liu Z.et al.,Sensors (Basel).2012;12(1):162−74、Zuzak K.J.et al.,Anal Chem.2011 Oct 1;83(19):7424−30、Palmer G.M.et al.,J Biomed Opt.2010 Nov−Dec;15(6):066021、Jafari−Saraf and Gordon,Ann Vasc Surg.2010 Aug;24(6):741−6、Akbari H.et al.,IEEE Trans Biomed Eng.2010 Aug;57(8):2011−7、Akbari H.et al.,Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc.2009:1461−4、Akbari H.et al.,Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc.2008:1238−41、Chang S.K.et al.,Clin Cancer Res.2008 Jul 1;14(13):4146−53、Siddiqi A.M.et al.,Cancer.2008 Feb 25;114(1):13−21、Liu Z.et al.,Appl Opt.2007 Dec 1;46(34):8328−34、Zhi L.et al.,Comput Med Imaging Graph.2007 Dec;31(8):672−8、Khaodhiar L.et al.,Diabetes Care.2007 Apr;30(4):903−10、Ferris D.G.et al.,J Low Genit Tract Dis.2001 Apr;5(2):65−72、Greenman R.L.et al.,Lancet.2005 Nov 12;366(9498):1711−7、Sorg B.S.et al.,J Biomed Opt.2005 Jul−Aug;10(4):44004、Gillies R.et al.,and Diabetes Technol Ther.2003;5(5):847−55を参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
さらに他の実施形態では、本明細書で提供されるシステム、方法、およびデバイスは、例えば、外科的マージンを判定し、切除の前後の外科的マージンの適切性を評価し、ほぼリアルタイムまたはリアルタイムで組織生存率を評価または監視するために、または画像誘導手術を支援するために、手術中に使用することができる。手術中のハイパースペクトル/マルチスペクトル撮像の使用の詳細については、Holzer M.S.et al.,J Urol.2011 Aug;186(2):400−4、Gibbs−Strauss S.L.et al.,Mol Imaging.2011 Apr;10(2):91−101、およびPanasyuk S.V.et al.,Cancer Biol Ther.2007 Mar;6(3):439−46を参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
ハイパースペクトルおよびマルチスペクトル撮像は、一般にスペクトル撮像またはスペクトル分析と呼ばれる、より大きなクラスの分光法における関連技術である。典型的には、ハイパースペクトル撮像は、複数の画像の取得に関連し、各画像は、連続スペクトル範囲にわたって収集された狭いスペクトル帯域、例えば各々1nm以上(例えば、1nm、2nm、3nm、4nm、5nm、10nm、20nm、またはそれ以上)のFWHMバンド幅を有する5つ以上(例えば、5、10、15、20、25、30、40、50、またはそれ以上)のスペクトル帯域を表し、連続するスペクトル範囲(例えば、400nm〜800nm)をカバーする。対照的に、マルチスペクトル撮像は、複数の画像の取得に関連し、各画像は、不連続なスペクトル範囲にわたって収集された狭いスペクトル帯域を表す。
本開示の目的のために、「ハイパースペクトル」および「マルチスペクトル」という用語は、交換可能に使用され、複数の画像を指し、各画像は、連続または不連続のスペクトル範囲にわたって収集されたかどうかに関わりなく、狭いスペクトル帯域(10nm〜30nm、5nm〜15nm、5nm〜50nm、100nm未満、1〜100nmなどのFWHMバンド幅を有する)を表す。
本開示で使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、本発明を限定することを意図するものではない。本発明の説明および特許請求の範囲の中で使用されるとき、単数形「a」、「an」および「the」は、文脈において特に明確な指示がない限り、複数形も含むことを意図する。また、本明細書で使用されるとき、「および/または」という用語は、列挙する関連項目の1つ以上の任意の、および可能性のある全ての組み合わせを指し、包含することも理解されたい。さらに本明細書で使用されるとき、「含む(comprises)」および/もしくは「含む(comprising)」という用語は、記載された特徴、整数、ステップ、動作、要素、および/もしくは構成要素の存在を規定するが、1つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および/もしくはそれらのグループの存在、または追加を除外しないことも理解されたい。
また、第1、第2などの用語は、様々な要素を説明するために本明細書で使用され得るが、これらの要素は、これらの用語によって限定されるべきではないことも理解されたい。これらの用語は、ある要素を別の要素と区別するためにのみ使用される。例えば、第1のスペクトル範囲は、第2のスペクトル範囲と呼ばれ得、同様に、第2のスペクトル範囲は、第1のスペクトル範囲と呼ばれ得、第1のスペクトル範囲のすべての出現が一貫して名前が変更され、第2のスペクトル範囲のすべての出現が一貫して名前が変更される限り、説明の意味を変化させる。第1のスペクトル範囲および第2のスペクトル範囲は、両方ともスペクトル範囲であるが、それらは同じスペクトル範囲ではない。
本明細書で使用されるとき、「もし(if)」という用語は、文脈に応じて、「場合(when)」もしくは「とき(upon)」、または記載された先行条件が真であると「判定することに応答して(in response to determining)」もしくは「判定に従って(in accordance with a determination)」もしくは「検出することに応じて(in response to detecting)」を意味するものと解釈され得る。同様に、「もし[記載された先行条件の先行が真である]と判定されれば」または「もし[記載された先行条件が真である]ならば」または「[記載された先行条件が真である]場合」という句は、文脈に応じて、記載された先行条件が真であることを「判定するとき」または「判定することに応答して」または「判定に従って」または「検出するときに」または「検出することに応答して」を意味するものと解釈され得る。
説明の目的で、前述の記載は、特定の実施形態を参照して説明されている。しかしながら、上記の例示的な議論は、網羅的であること、または本発明を、開示された正確な形態に限定することを意図するものではない。上記の教示を考慮して、多くの変更および変形が可能である。実施形態は、本発明の原理およびその実際の使用を最良に説明するために選択および説明され、それによって当業者が本発明および考えられる特定の用途に適した様々な変更を伴う様々な実施形態を最良に利用することができるようにする。
Claims (60)
- 対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像方法であって、前記撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行され、前記撮像方法は、
前記ROIの第1のスペクトル画像データセットを取得することであって、前記第1のスペクトル画像データセットは、第1の複数の信号配列を含み、前記第1の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第1の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、前記第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第1の平均深度で組織を貫通する第1のスペクトル範囲内にある、取得することと、
前記ROIの第2のスペクトル画像データセットを取得することであって、前記第2のスペクトル画像データセットは、第2の複数の信号配列を含み、前記第2の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第2の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、前記第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第2の平均深度で組織を貫通する、前記第1のスペクトル範囲とは異なる第2のスペクトル範囲内にあり、前記第2の平均深度は、前記第1の平均深度よりも深い、取得することと、
前記第1のスペクトル画像データセットに対して第1のスペクトル分析を実行して、前記ROIの2次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における第1のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第1の濃度値を判定することであって、前記第1のスペクトルシグネチャセットは、第1のスペクトルシグネチャを含む、判定することと、
前記第2のスペクトル画像データセットに対して第2のスペクトル分析を実行して、前記点の配列内の各それぞれの点における第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第2の濃度値を判定することであって、前記第2のスペクトルシグネチャセットは、前記第1のスペクトルシグネチャを含む、判定することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における第3のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第3の濃度値を生成することであって、前記第3のスペクトルシグネチャセットは、前記第1のスペクトルシグネチャを含み、前記第1のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値は、前記第1のスペクトルシグネチャの前記第2の濃度値を、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第1のスペクトルシグネチャの前記第1の濃度値で補償することによって生成される、生成することと、を含む、撮像方法。 - 前記ROIの前記第1および第2のスペクトル画像データセットは、前記第1および第2のスペクトル画像データセットを含むスペクトル画像データセットを取得することによって取得される、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値は、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第1のスペクトルシグネチャの前記1および第2の濃度値に基づいて計算される、請求項1〜2のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値は、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第1のスペクトルシグネチャの前記第2の濃度値から、前記第1のスペクトルシグネチャの前記第1の濃度値を減算することによって、生成される、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方である、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1、第2、および第3のシグネチャセットの各々は、第2のスペクトルシグネチャを含み、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第2のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値は、前記第2のスペクトルシグネチャの前記第2の濃度値を、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第2のスペクトルシグネチャの前記第1の濃度値で補償することによって生成される、請求項1〜5に記載のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値は、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第2のスペクトルシグネチャの前記第2の濃度値から、前記第2のスペクトルシグネチャの第1の濃度値を減算することによって生成される、請求項6に記載の方法。
- 前記第1のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方であり、前記第2のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの他方である、請求項6〜7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2のスペクトルシグネチャセットは、第3のスペクトルシグネチャをさらに含む、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第3のスペクトルシグネチャは、前記ROIに存在する水である、請求項9に記載の方法。
- 前記第1、第2、および第3のスペクトルシグネチャセットのうちの少なくとも1つは、第4のスペクトルシグネチャをさらに含む、請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第4のスペクトルシグネチャは、前記ROIに存在するメラニンである、請求項11に記載の方法。
- 前記第1のスペクトル画像データセットに対する前記第1のスペクトル分析の前記実行は、
前記第1のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第1の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の吸収値を判定することであって、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第1のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの前記第1の濃度値は、前記第1の吸収値に基づいて判定される、判定することを含む、請求項1〜12のいずれか一項に記載の方法。 - 前記第1の吸収値の前記判定は、
前記第1のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第1の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における第1の初期吸収値を判定することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第1の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第1の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正値で、前記第1の初期吸収値を補償することによって、前記第1の吸収値を生成することと、を含む、請求項13に記載の方法。 - 前記補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、前記第1の吸収値の前記生成は、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第1の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記第1の初期吸収値から、前記所定のスペクトルシグネチャの前記吸収値を減算することによって実行される、請求項14に記載の方法。
- 前記第2のスペクトル画像データセットに対する前記第2のスペクトル分析の前記実行は、
前記第2のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第2の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第2の吸収値を判定することであって、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第2のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの前記第2の濃度値は、前記第2の吸収値に基づいて判定される、判定することを含む、請求項1〜15のいずれか一項に記載の方法。 - 前記第2の吸収値の前記判定は、
前記第2のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第2の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における第2の初期吸収値を判定することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第2の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第2の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正値で、前記第2の初期吸収値を補償することによって、前記第2の吸収値を生成することと、を含む、請求項16に記載の方法。 - 前記補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、前記第1の吸収値の前記生成は、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第1の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記第1の初期吸収値から、前記所定のスペクトルシグネチャの前記吸収値を減算することによって実行される、請求項17に記載の方法。
- 前記補正値は、前記ROIに存在するメラニンの吸収値を含む、請求項14〜18のいずれか一項に記載の方法。
- 前記補正値は、前記ROIに存在する水の吸収値を含む、請求項14〜18のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1のスペクトル分析の前記実行の前に、前記第1のスペクトル画像データセットを前処理することであって、前記第1のスペクトル画像データセットの前記前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの1つ以上を含む、前処理することをさらに含む、請求項1〜20のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2のスペクトル分析の前記実行の前に、前記第2のスペクトル画像データセットを前処理することであって、前記第2のスペクトル画像データセットの前記前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの1つ以上を含む、前処理することをさらに含む、請求項1〜21のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ROIの第1のスペクトル画像を捕捉して、前記ROIの前記第1のスペクトル画像データセットを提供することをさらに含む、請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法。
- 前記デバイスは、光を分解するように構成された第1の光センサをさらに含み、前記方法は、
前記第1の光センサを第1の光ビームに露出して、前記第1の複数の信号配列を生成することであって、前記第1の光ビームは、前記第1の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される、生成することをさらに含む、請求項23に記載の方法。 - 前記ROIの第2のスペクトル画像を捕捉して、前記ROIの前記第2のスペクトル画像データセットを提供することをさらに含む、請求項1〜24のいずれか一項に記載の方法。
- 前記デバイスは、光を分解するように構成された第2の光センサをさらに含み、前記方法は、
前記第2の光センサを第2の光ビームに露出して、前記第2の複数の信号配列を生成することであって、前記第2の光ビームは、前記第2の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される、生成することをさらに含む、請求項25に記載の方法。 - 前記第1の光センサの前記第1の光ビームへの前記露出、および前記第2の光センサの前記第2の光ビームへの前記露出は、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に互いに同時に実行される、請求項26に記載の方法。
- 前記デバイスは、照明光を提供するように構成された第1および第2の光源をさらに含み、前記方法は、
前記第1の光源および前記第2の光源を、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に互いに同時に発射することをさらに含む、請求項26に記載の方法。 - 前記ROIのスペクトル画像を捕捉して、前記ROIの前記第1および第2のスペクトル画像データセットの両方を提供することをさらに含む、請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法。
- 前記デバイスは、光を分解するように構成された光センサをさらに含み、前記方法は、
前記光センサを光ビームに露出して、前記第1の複数の信号配列および前記第2の複数の信号配列を生成することをさらに含む、請求項29に記載の方法。 - 前記対象の前記ROIの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築することであって、前記視覚画像データセットは、前記第1のスペクトルデータセット、前記第2のスペクトルデータセット、または両方からの3つのスペクトル平面を連結することによって構築される、構築することをさらに含む、請求項1〜30のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、前記第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または前記第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第1の濃度値の少なくともサブセット、および前記第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、合成画像データセットを構築することをさらに含む、請求項1〜31のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1のスペクトル画像データセットの前記少なくともサブセット、および前記第2のスペクトル画像データセットの前記少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている、請求項32に記載の方法。
- 前記第1の濃度値の前記少なくともサブセット、および前記第3の濃度値の前記少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている、請求項32に記載の方法。
- 前記対象の前記ROI上に、または前記プロセッサと電気的に通信するディスプレイ上に、地図または等高線として、
(i)前記第1のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの前記第1濃度値、
(ii)前記第2のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの前記第2の濃度値、
(iii)前記第3のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値、
(iv)1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第1、第2、または第3の濃度値から導出された指標値、および
(v)1つ以上の合成画像データセットであって、各々が、前記第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、前記第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または前記第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第1の濃度値の少なくともサブセット、および前記第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された、1つ以上の合成画像データセットのうちの1つ以上を表示することをさらに含む、請求項1〜34のいずれか一項に記載の方法。 - 空間的に変化する濃度または指標値は、異なる色によって、または1つ以上の色の空間的に変化する強度によって表される、請求項35に記載の方法。
- 前記ROIの医療情報を、
(i)前記第1のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第1濃度値、
(ii)前記第2のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第2の濃度値、
(iii)前記第3のスペクトルシグネチャセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値、
(iv)1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第1、第2、または第3の濃度値から導出された指標値、および
(v)1つ以上の合成画像データセットであって、各々が、前記第1のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、前記第2のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または前記第1のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第1の濃度値の少なくともサブセット、および前記第3のスペクトルセット内の1つ以上のスペクトルシグネチャの前記第3の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された、1つ以上の合成画像データセットのうちの1つ以上に基づいて提供することをさらに含む、請求項1〜36のいずれか一項に記載の方法。 - 外部デバイスまたは通信ネットワークと通信して、前記デバイスと、前記外部デバイスまたは前記通信ネットワークとの間でデータを送信および/または受信することをさらに含む、請求項1〜37のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1のスペクトル範囲は、450nm〜700nmのスペクトル範囲を有し、前記第2のスペクトル範囲は、700nm〜1300nmのスペクトル範囲を有する、請求項1〜38のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2のスペクトル範囲は、700nm〜1000nmのスペクトル範囲を有する、請求項39に記載の方法。
- 前記第1の複数のスペクトル帯域は、4〜20のスペクトル帯域、4〜16のスペクトル帯域、または8〜16のスペクトル帯域を含む、請求項1〜40のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第1の複数のスペクトル帯域は、520±3nm、540±3nm、560±3nm、580±3nm、590±3nm、610±3nm、620±3nm、および660±3nmの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、前記第1の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、20nm未満、15nm未満、または10nm未満の半値全幅を有する、請求項1〜41のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2の複数のスペクトル帯域は、4〜16のスペクトル帯域、4〜12のスペクトル帯域、または4〜8のスペクトル帯域を含む、請求項1〜42のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2の複数のスペクトル帯域は、740±3nm、760±3nm、830±3nm、835±3nm、850±3nm、860±3nm、880±3nm、および940±3nmの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、前記第2の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、20nm未満、15nm未満、または10nm未満の半値全幅を有する、請求項1〜43のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第2の複数のスペクトル帯域は、830±3nmまたは835±3nmの中心波長を有し、半値全幅が20nm未満、15nm未満、または10nm未満であるスペクトル帯域をさらに含む、請求項44に記載の方法。
- 対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
プロセッサと、前記プロセッサによってアドレス指定可能なメモリと、を備え、前記メモリは、前記プロセッサによる実行のための1つ以上のプログラムを記憶し、前記1つ以上のプログラムは、請求項1〜45のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を含む、デバイス。 - 1つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記1つ以上のプログラムは、命令を含み、前記命令は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行されると、前記デバイスに、請求項1〜45のいずれか一項に記載の方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像方法であって、前記撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行され、前記撮像方法は、
前記ROIのスペクトル画像データセットを取得することであって、前記スペクトル画像データセットは、複数の信号配列を含み、前記複数の信号配列内の各それぞれの信号配列は、複数のスペクトル帯域内の単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる、取得することと、
前記スペクトル画像データセットを使用して、前記ROIの2次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における初期吸収値を計算することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正値で、前記初期吸収値を補償し、それによって、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を生成することと、
前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正された吸収値を使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における1つ以上のスペクトルシグネチャの濃度値を判定することと、を含む、撮像方法。 - 前記複数のスペクトル帯域内の各スペクトル帯域は、450nm〜700nm、または450nm〜1000nmである、請求項48に記載の方法。
- 前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域は、450nm〜700nmである、請求項48〜49のいずれか一項に記載の方法。
- 前記補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、前記補正された吸収値は、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記初期吸収値から、前記所定のスペクトルシグネチャの前記吸収値を減算することによって生成される、請求項48〜50のいずれか一項に記載の方法。
- 対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
プロセッサと、前記プロセッサによってアドレス指定可能なメモリと、を備え、前記メモリは、前記プロセッサによる実行のための1つ以上のプログラムを記憶し、前記1つ以上のプログラムは、請求項48〜51のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を含む、デバイス。 - 1つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記1つ以上のプログラムは、命令を含み、前記命令は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行されると、前記デバイスに請求項48〜51のいずれか一項に記載の方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像デバイスであって、前記撮像デバイスは、
対象の関心領域(ROI)からの光を受信ように構成されているレンズアセンブリと、
前記レンズアセンブリと光通信するダイクロイック光学素子であって、前記ダイクロイック光学素子は、前記レンズアセンブリからの前記光を、第1の光ビームおよび第2の光ビームに分割するように構成されている、ダイクロイック光学素子と、
前記ダイクロイック光学素子と光通信する第1および第2のスペクトルフィルタであって、
前記第1のスペクトルフィルタは、前記第1の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第1の配列を含み、
前記第2のスペクトルフィルタは、前記第2の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第2の配列を含み、
フィルタ素子の前記第1の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つであり、
フィルタ素子の前記第2の配列内の各フィルタ素子は、前記第1または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つとは異なる、前記第1の複数のフィルタタイプのうちの別の1つ、または前記第2の複数のフィルタタイプのうちの別の1つであり、
前記第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)前記第1の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)前記第1の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられ、
前記第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)前記第2の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)前記第2の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる、第1および第2のスペクトルフィルタと、
前記第1のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第1のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第1の配列を含み、それによって、光センサ出力の第1の配列を生成する第1の光センサと、
前記第2のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第2のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第2の配列を含み、それによって、光センサ出力の第2の配列を生成する第2の光センサと、を含む撮像デバイス。 - 対象の関心領域(ROI)の医療情報を提供するための撮像デバイスであって、前記撮像デバイスは、
対象の関心領域(ROI)からの光を、第1の光ビームおよび第2の光ビームに分割するように構成されたダイクロイック光学素子と、
前記ダイクロイック光学素子と光通信しており、第1のレンズおよび第2のレンズを含むレンズアセンブリであって、前記第1のレンズは、前記第1の光ビームを受信するように構成されており、前記第2のレンズは、前記第2の光ビームを受信するように構成されている、レンズアセンブリと、
前記レンズアセンブリの前記第1のレンズと光通信する第1のスペクトルフィルタおよび前記レンズアセンブリの前記第2のレンズと光通信する第2のスペクトルフィルタであって、
前記第1のスペクトルフィルタは、前記第1の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第1の配列を含み、
前記第2のスペクトルフィルタは、前記第2の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第2の配列を含み、
フィルタ素子の前記第1の配列内の各フィルタ素子は、第1の複数のフィルタタイプのうちの1つ、または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つであり、
フィルタ素子の前記第2の配列内の各フィルタ素子は、前記第1または第2の複数のフィルタタイプのうちの1つとは異なる、前記第1の複数のフィルタタイプのうちの別の1つ、または前記第2の複数のフィルタタイプのうちの別の1つであり、
前記第1の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)前記第1の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)前記第1の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられ、
前記第2の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、(i)前記第2の複数のスペクトル帯域のうちの1つであること、(ii)前記第2の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および(iii)20nm未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる、第1および第2のスペクトルフィルタと、
前記第1のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第1のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第1の配列を含み、それによって、光センサ出力の第1の配列を生成する第1の光センサと、
前記第2のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第2のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第2の配列を含み、それによって、光センサ出力の第2の配列を生成する第2の光センサと、を含む、撮像デバイス。 - 前記第1の光センサおよび前記第2の光センサと電気的に通信しており、
前記第1の光センサから光センサ出力の前記第1の配列を、前記第2の光センサから光センサ出力の前記第2の配列を受信することと、
前記第1の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の前記第1の配列の第1のサブセットおよび光センサ出力の前記第2の配列の第1のサブセットを選択することによって、第1のスペクトル画像データセットを構築することと、
前記第2の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の前記第1の配列の第2のサブセットおよび光センサ出力の前記第2の配列の第2のサブセットを選択することによって、前記第2のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成された、制御モジュールをさらに含む、請求項54〜55のいずれか一項に記載の撮像デバイス。 - 前記ダイクロイック光学素子は、前記第1および第2の光ビームのうちの一方を反射し、前記第1および第2の光ビームのうちの他方を通過させるダイクロイックミラーまたはダイクロイックスプリッタである、請求項54〜56のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
- フィルタ素子の前記第1の配列内の各フィルタ素子は、前記第1の複数のフィルタタイプのうちの1つであり、フィルタ素子の前記第2の配列内の各フィルタ素子は、前記第2の複数のフィルタタイプのうちの1つであり、前記第1のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の前記第1の配列であり、前記第2のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の前記第2の配列である、請求項54〜57のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
- 前記撮像デバイスは、請求項1〜45のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、請求項54〜58のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
- 前記撮像デバイスは、請求項48〜51のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、請求項54〜58のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
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